交叉小波和小波相干性（matlab实现）

原创已于 2024-02-27 20:19:47 修改 · 1.5k 阅读

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#matlab #开发语言

于 2024-02-27 20:02:57 首次发布

本文介绍了信号处理中交叉小波和小波相干性分析的应用，探讨了这两种技术如何揭示信号间的相互关系和时频特性。通过Matlab代码实例展示了如何对数据进行预处理和小波变换，以及如何解读分析结果。

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💥1 概述

在信号处理和时间序列分析领域，交叉小波和小波相干性分析是两种强大的工具，用于研究信号之间的相互关系和时频特征。这些技术结合了小波变换和统计分析方法，使得我们能够探索信号之间的相互影响和共同的振动模式。交叉小波分析扩展了小波变换的概念，允许我们比较和分析两个不同信号之间的时频特征。通过计算两个信号的交叉小波系数，我们可以揭示它们之间的相互关系，例如它们在时间和频率上的共同振荡行为。这对于识别信号之间的共振、共同变化或耦合现象至关重要。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

%% Load the data
% First we load the two time series into the matrices d1 and d2.

seriesname={'AO' 'BMI'};
d1=load('faq\jao.txt');
d2=load('faq\jbaltic.txt');

%% Change the pdf.
% The time series of Baltic Sea ice extent is highly bi-modal and we
% therefore transform the timeseries into a series of percentiles. The
% transformed series probably reacts 'more linearly' to climate.


d2(:,2)=boxpdf(d2(:,2));


%% Continuous wavelet transform (CWT)
% The CWT expands the time series into time
% frequency space.

🎉3 参考文献

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[1]Lua V ,Damià B R ,Sílvia V . New contributions to understand animal size fluctuations in the western mediterranean: The bronze age Balearic Islands[J]. Quaternary International,2023,662-663.

[1]Amirreza F ,Mohsen R ,Alireza T , et al. Persian printed text line detection based on font size[J]. Multimedia Tools and Applications,2022,82(2).