Обратный вейвлет synchrosqueezed преобразовывает
xrec = iwsst(sst)sst, и возвращает инверсию в векторном xrec. Получить sst введите, используйте wsst функция. iwsst функция принимает, что вы получаете sst использование аналитического вейвлета Morlet.
Примечание
Вейвлет преобразовывает, не сохраняет ненулевое среднее значение. После инвертирования synchrosqueezed преобразовывают, необходимо добавить назад исходное среднее значение сигнала.
Получите вейвлет synchrosqueezed преобразование квадратичного щебета с помощью значений по умолчанию. Затем восстановите сигнал с помощью обратного вейвлета synchrosqueezed, преобразовывают.
load quadchirp;
sst = wsst(quadchirp);
xrec = iwsst(sst);Получите вейвлет synchrosqueezed преобразование квадратичного щебета, произведенного на уровне 1 000 Гц. Затем восстановите щебет.
Загрузите щебет и получите synchrosqueezed, преобразовывают.
load quadchirp; sstchirp = wsst(quadchirp,'ExtendSignal',true);
Извлеките максимальный энергетический частотно-временной гребень и восстановите режим сигнала вдоль гребня.
[~,iridge] = wsstridge(sstchirp); xrec = iwsst(sstchirp,iridge);
Постройте и увеличьте масштаб исходного и восстановленного сигнала.
plot(tquad,xrec,'r'); hold on; plot(tquad,quadchirp,'b--'); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); set(gca,'ylim',[-1.5 1.5]); legend('Reconstruction','Original'); grid on; title('Reconstruction of Chirp Along Maximum Time-Frequency Ridge'); zoom xon zoom(50)
Получите инверсию synchrosqueezed, преобразовывают для заданного частотного диапазона двухкомпонентного сигнала. Вход является комбинацией модулируемого амплитудой и модулируемого частотой сигнала.
Создайте сигнал.
t = 0:0.001:0.1; x1 = (2+0.5*cos(2*pi*10*t)).*cos(2*pi*200*t+10*sin(2*pi*5*t)); x2 = cos(2*pi*50*t); sig = x1+x2;
Получите вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают и строят получившиеся две частотных составляющие.
[sst,f] = wsst(sig,1000,'ExtendSignal',true); contour(t,f,abs(sst)); grid on; title('Wavelet Synchrosqueezed Transform'); ylabel('Frequency'); xlabel('Time'); hold on plot(t,140*ones(size(t)),'r--'); plot(t,260*ones(size(t)),'r--');
Получите инверсию synchrosqueezed, преобразовывают для частот от 140 Гц до 260 Гц. Постройте результат.
xrec = iwsst(sst,f,[140,260]); subplot(2,1,1); plot(t,x1); title('Original Signal'); subplot(2,1,2); plot(t,xrec,'r'); title('Reconstructed Signal');
Получите вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают и инверсия synchrosqueezed преобразование речевой выборки использование вейвлета удара.
Загрузите речь, сигнализируют и получают synchrosqueezed, преобразовывают, и инверсия synchrosqueezed преобразовывают.
load mtlb dt = 1/Fs; t = 0:dt:numel(mtlb)*dt-dt; Txmtlb = wsst(mtlb,'bump'); xrec = iwsst(Txmtlb,'bump');
Получите L-норму-по-бесконечности различия между исходной формой волны и реконструкцией. Постройте график результатов.
Linf = norm(abs(mtlb-xrec),Inf); plot(t,mtlb) hold on xlabel('Seconds') ylabel('Amplitude') plot(t,xrec,'r') title({'Reconstruction of Wavelet Synchrosqueezed Transform';... ['Largest Absolute Difference: ' num2str(Linf,'%1.2f')]})
В этом примере показано, как инвертировать вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают использование конкретного количества интервалов частоты для квадратичного щебета. Щебет производится на уровне 1 000 Гц.
load quadchirp; sstchirp = wsst(quadchirp,'ExtendSignal',true);
Извлеките максимальный энергетический частотно-временной гребень с помощью 10 интервалов на каждой стороне iridge, индексируют и восстанавливают режим сигнала вдоль гребня.
[~,iridge] = wsstridge(sstchirp);
xrec = iwsst(sstchirp,iridge,'NumFrequencyBins',10);Постройте исходный и восстановленный сигнал.
plot(tquad,xrec,'r'); hold on; plot(tquad,quadchirp,'b--'); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); set(gca,'ylim',[-1.5 1.5]); legend('Reconstruction','Original'); grid on; title('Reconstruction of Chirp Along Maximum Time-Frequency Ridge');
[1] Daubechies, я., Дж. Лу и Х. Т. Ву. "Преобразования Вейвлета Synchrosqueezed: подобный эмпирическому разложению моды Инструмент". Примененный и Вычислительный Гармонический Анализ, Издание 30, Номер 2, 2011, стр 243–261.
[2] Thakur, G., Э. Бревдо, N. S. Fučkar и Х. Т. Ву. "Алгоритм Synchrosqueezing для изменяющегося во времени спектрального анализа: свойства робастности и новые приложения палеоклимата". Обработка сигналов, Издание 93, Номер 5, 2013, стр 1079–1094.