基于db3小波变换的峰值检测matlab仿真

最新推荐文章于 2024-02-26 22:14:14 发布

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分类专栏： MATLAB 板块15:小波变换文章标签： matlab db3小波变换峰值检测

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板块15:小波变换

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本文介绍了DB3小波变换的基本原理和数学公式，探讨了其在峰值检测中的应用，包括步骤和实际示例。通过Matlab代码展示了如何进行信号处理和峰值提取，强调了参数选择对检测效果的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

DB3小波变换是一种常用的信号处理方法，它具有多尺度分析、时频局部化等特点，适用于非平稳信号的处理。峰值检测是DB3小波变换的一个应用方向，其原理和数学公式如下：

一、DB3小波变换的基本原理

小波变换是一种信号分析方法，它可以将信号分解成多个子带，对每个子带进行局部分析。DB3小波变换是一种离散小波变换，其基本原理是将信号在一系列尺度上分解成多个小波系数，每个小波系数代表了信号在某个频率范围内的贡献。通过分析这些小波系数，可以对信号进行多尺度分析、时频局部化等操作。

二、DB3小波变换的数学公式

DB3小波变换的数学公式如下：

Yn = ∑k=0N-1h(k)×[Xn-k] + ∑k=0N-1g(k)×[Xn-2k]

其中，Xn表示输入信号在第n个采样点的值，Yn表示输出信号在第n个采样点的值，h(k)和g(k)是DB3小波变换的滤波器系数。通过调整滤波器系数，可以得到不同的小波系数，从而实现对信号的多尺度分析。

三、峰值检测的原理

峰值检测是一种常用的信号处理方法，它可以提取信号中的突变点或峰值。峰值检测的原理是根据小波系数的符号和大小来判断是否为峰值点。具体来说，如果一个小波系数大于其相邻的小波系数，并且它的符号为正，那么这个点就可能是一个峰值点。通过设置一定的阈值，可以将这些峰值点提取出来。

四、基于DB3小波变换的峰值检测步骤

基于DB3小波变换的峰值检测可以分为以下几个步骤：

对输入信号进行DB3小波变换，得到一系列小波系数。
根据小波系数的符号和大小，初步筛选出可能为峰值点的小波系数。
根据一定规则（如阈值法或统计法），进一步筛选出真正的峰值点。
根据需要，对峰值点进行后处理，如位置修正、峰值提取等。

基于DB3小波变换的峰值检测可以应用于许多领域，如信号处理、图像处理、语音识别等。例如，在心电图信号处理中，可以通过峰值检测来提取心电信号中的P波、QRS波等特征；在图像处理中，可以通过峰值检测来提取图像中的边缘信息；在语音识别中，可以通过峰值检测来提取语音信号中的共振峰信息。

五、matlab核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;

load Data190329111438.mat
figure;
subplot(311);
plot(Times,AngleXdeg);
hold on
plot(Times,AngleYdeg,'r');
hold on
plot(Times,AngleZdeg,'k');
xlabel('time');ylabel('Angle');
legend('x','y','z');

subplot(312);
plot(Times,axg);
hold on
plot(Times,ayg,'r');
hold on;
plot(Times,azg,'k');
xlabel('time');ylabel('a');
legend('x','y','z');

subplot(313);
plot(Times,wxdegs);
hold on
plot(Times,wydegs,'r');
hold on
plot(Times,wzdegs,'k');
xlabel('time');ylabel('w');
legend('x','y','z');

ax1 = func_wavlet(axg);
ay1 = func_wavlet(ayg);
az1 = func_wavlet(azg);

Timesa=Times(1:length(ax1));

load Data190329111511.mat
figure;
subplot(311);
plot(Times1,AngleXdeg1);
hold on
plot(Times1,AngleYdeg1,'r');
hold on
plot(Times1,AngleZdeg1,'k');
xlabel('time');ylabel('Angle');
legend('x','y','z');

subplot(312);
plot(Times1,axg1);
hold on
plot(Times1,ayg1,'r');
hold on;
plot(Times1,azg1,'k');
xlabel('time');ylabel('a');
legend('x','y','z');

subplot(313);
plot(Times1,wxdegs1);
hold on
plot(Times1,wydegs1,'r');
hold on
plot(Times1,wzdegs1,'k');
xlabel('time');ylabel('w');
legend('x','y','z');

ax2 = func_wavlet(axg1);
ay2 = func_wavlet(ayg1);
az2 = func_wavlet(azg1);
Times2=Times1(1:length(ax2));

load Data190329111540.mat
figure;
subplot(311);
plot(Times,AngleXdeg);
hold on
plot(Times,AngleYdeg,'r');
hold on
plot(Times,AngleZdeg,'k');
xlabel('time');ylabel('Angle');
legend('x','y','z');

subplot(312);
plot(Times,axg);
hold on
plot(Times,ayg,'r');
hold on;
plot(Times,azg,'k');
xlabel('time');ylabel('a');
legend('x','y','z');

subplot(313);
plot(Times,wxdegs);
hold on
plot(Times,wydegs,'r');
hold on
plot(Times,wzdegs,'k');
xlabel('time');ylabel('w');
legend('x','y','z');


ax3 = func_wavlet(axg);
ay3 = func_wavlet(ayg);
az3 = func_wavlet(azg);
Times3=Times(1:length(ax3));


figure;
subplot(311);
plot(Timesa,ax1);xlim([70,73]);
xlabel('time');
ylabel('ax');
subplot(312);
plot(Timesa,ay1,'r');xlim([70,73]);
xlabel('time');
ylabel('ay');
subplot(313);
plot(Timesa,az1,'k');xlim([70,73]);
xlabel('time');
ylabel('az');



figure;
subplot(311);
plot(Times2,ax2);xlim([102,105]);
xlabel('time');
ylabel('ax');
subplot(312);
plot(Times2,ay2,'r');xlim([102,105]);
xlabel('time');
ylabel('ay');
subplot(313);
plot(Times2,az2,'k');xlim([102,105]);
xlabel('time');
ylabel('az');



figure;
subplot(311);
plot(Times3,ax3);xlim([130,133]);
xlabel('time');
ylabel('ax');
subplot(312);
plot(Times3,ay3,'r');xlim([130,133]);
xlabel('time');
ylabel('ay');
subplot(313);
plot(Times3,az3,'k');xlim([130,133]);
xlabel('time');
ylabel('az');


save R1.mat ax1 ay1 az1  ax2 ay2 az2  ax3 ay3 az3 Timesa Times2 Times3


[locsy1,indxy1]=func_peak(ay1);
[locsz1,indxz1]=func_peak(az1);

[locsy2,indxy2]=func_peak(ay2);
[locsz2,indxz2]=func_peak(az2);

[locsy3,indxy3]=func_peak(ay3);
[locsz3,indxz3]=func_peak(az3);





figure;
subplot(211);
plot(Timesa,ay1,'b');
hold on
plot(Timesa(locsy1),ay1(locsy1),'ro');
hold on
plot(Timesa(indxy1),ay1(indxy1),'k*');
hold on
stem(Timesa(locsy1),ay1(locsy1),'ro')

xlabel('time');
ylabel('ay');

subplot(212);
plot(Timesa,az1,'b');;
hold on
plot(Timesa(locsz1),az1(locsz1),'ro');
hold on
plot(Timesa(indxz1),az1(indxz1),'k*');
hold on
stem(Timesa(locsz1),az1(locsz1),'ro')

xlabel('time');
ylabel('az');



figure;
subplot(211);
plot(Times2,ay2,'b');
hold on
plot(Times2(locsy2),ay2(locsy2),'ro');
hold on
plot(Times2(indxy2),ay2(indxy2),'k*');
hold on
stem(Times2(locsy2),ay2(locsy2),'ro')

xlabel('time');
ylabel('ay');

subplot(212);
plot(Times2,az2,'b');;
hold on
plot(Times2(locsz2),az2(locsz2),'ro');
hold on
plot(Times2(indxz2),az2(indxz2),'k*');
hold on
stem(Times2(locsz2),az2(locsz2),'ro')

xlabel('time');
ylabel('az');


figure;
subplot(211);
plot(Times3,ay3,'b');
hold on
plot(Times3(locsy3),ay3(locsy3),'ro');
hold on
plot(Times3(indxy3),ay3(indxy3),'k*');
hold on
stem(Times3(locsy3),ay3(locsy3),'ro')

xlabel('time');
ylabel('ay');

subplot(212);
plot(Times3,az3,'b');;
hold on
plot(Times3(locsz3),az3(locsz3),'ro');
hold on
plot(Times3(indxz3),az3(indxz3),'k*');
hold on
stem(Times3(locsz3),az3(locsz3),'ro')

xlabel('time');
ylabel('az');
up3054