【信号分析】信号分析【含GUI Matlab源码 2548期】

本文介绍了Matlab中使用小波变换进行多尺度分析以去除噪声的技术,包括选择合适的正交小波基如Haar和Meyer小波,以及关键的去噪参数如小波分解层数和阈值估计方法。此外,还提及了在实际应用中的各种信号处理和仿真案例。

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⛄一、数据分析数学理论基础

多尺度分析, 就是在不同分辨率下显示信号的特征。其实质是把信号在一系列不同层次的空间进行分解。多尺度分析在信号分析中的应用可以用
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通常可以采用小波变换进行去噪。常用的正交小波基有Haar小波、Meyer小波等, 可以针对不同类型的信号进行对比选取合适的小波基对信号进行分析。一般来说对称性好的小波不产生相位畸变, 正则性好的小波易于获得光滑的重构信号, 强冲击作用下的应变信号分析时一般选择Haar小波、dbN、symN。小波分解层数在去噪处理过程中是十分关键的一个参数, 随着分解层次的增加, 去噪效果会变好, 遗憾地是, 通常情况下分解到4-5层之后, 去噪效果改善已经不明显。因此, 经过试验在降噪处理时, 通常把分解层数定位在5-8层。

噪声信号一般是随机的信号, 故其方差往往是未知的, 去噪过程中必须对阈值进行估计, 通过合适的方法选取样本, 然后估计选择一个阈值, 进而保留超出这个阈值的系数。常用的有下列几种阈值估算方法:固定阈值、基于无偏似然估计原理的自适应阈值、启发式阈值。其中基于无偏似然估和极大极小阈值对噪声的处理偏于保守, 采用这两种阈值对信噪比较低的信号进行处理时有助于提取信号, 而固定阈值和启发式阈值在降噪时较为有效, 但容易将高频信号误认为噪声而除去。

⛄二、部分源代码

function varargout = main(varargin)
% MAIN M-file for main.fig
% MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% MAIN(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments.
%
% MAIN(‘Property’,‘Value’,…) creates a new MAIN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help main

% Last Modified by GUIDE v2.5 24-Apr-2023 20:36:08

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @main_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @main_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before main is made visible.
function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to main (see VARARGIN)

% Choose default command line output for main
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes main wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on selection change in listbox1.
function listbox1_Callback(hObject, eventdata, handles)
val=get(handles.listbox1 ,‘Value’);
switch val
case 1
close;
xj_1
case 2
close;
xj_2
case 3
close;
xj_3
case 4
close;
xj_4
case 5
close;
xj_5
case 6
close;
juli
case 7
close;
juanji

end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]任俊杰.基于小波变换的数据分析方法研究[J].科学技术创新. 2019(16)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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