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matlab小波分析步骤是什么
) u/ N b7 V& R6 ~# n0 |. P! k; P/ m小波（Wavelet）这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。 1、步骤 将原始数据文件夹copy到装有matlab 的电脑 打开matlab软件， 进入软件主界面 在软件的左下方找到start按钮，点击选择toolbox， 然后选择wavelet 进入wavemenu界面，选择一维小波中的wavelet1-D并 进入 右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析 选择要处理的信号，界面出现 loaded信号，这就是没有去噪前的原 始信号 在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace— import signal 将数据文件（.Mat 格式）托到matlab 软件主界面的 workspace 分析后在左边栏目 中出现s，a*， d*，其中s为原信 号，a*为近似信 号，d*为细节信号 然后点击denoise 去噪 阈值方法常用的有 4种fixed（固定阈值）， rigorsure， heusure，minmax 根据需要选择，一 般情况下 rigorsure方式去 噪效果较好 Soft（软阈值）， hard（硬阈值）一 般选择软阈值去噪 后的信号较为平滑 在此窗口下点击 file-save denoised singal，保存输出 去噪后的信号 点击denoise开始正式去噪 在噪声结构下面的数值不要随意改，这是系统默认的去噪幅度 在噪声结构中选择 unscaled white noise，因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪 声 去噪结束 去噪结束后，把去噪后信号（.mat格 式）拖至matlab主界面的workspace 中，与原信号一起打包，以便以后计 算统计量 Matlab编程计算相关统计量以及特征 量 得出统计量和特征量后结束
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发表于 2019-2-26 07:30
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