Частота - и локализованная временем реконструкция от непрерывного вейвлета преобразовывает
Восстановите локализованное частотой приближение данных о землетрясении Кобе. Извлеките информацию из CWT для частот в области значений [0.030, 0.070] Гц.
load kobeПолучите CWT данных.
[wt,f] = cwt(kobe,1);
Восстановите данные о землетрясении, добавив среднее значение сигнала назад в преобразованные данные.
xrec = icwt(wt,f,[0.030 0.070],'SignalMean',mean(kobe));Постройте и сравните исходные данные и данные для частот в области значений [0.030, 0.070] Гц.
subplot(2,1,1) plot(kobe) grid on title('Original Data') subplot(2,1,2) plot(xrec) grid on title('Bandpass Filtered Reconstruction [0.030 0.070] Hz')
![Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Original Data contains an object of type line. Axes object 2 with title Bandpass Filtered Reconstruction [0.030 0.070] Hz contains an object of type line.](../../examples/wavelet/win64/cwtftdemo_01.png)
Можно также использовать периоды времени, вместо частоты, с CWT. Загрузите данные Эль-Ниньо и получите его CWT, задав период времени в годах.
load ninoairdata
[cfs,period] = cwt(nino,years(1/12));Получите обратный CWT в течение многих лет 2 - 8.
xrec = icwt(cfs,period,[years(2) years(8)]);
Постройте CWT восстановленных данных. Отметьте отсутствие энергии вне полосы периодов с 2 до 8 лет.
figure cwt(xrec,years(1/12))
Сравните исходные данные с восстановленными данными в течение многих лет 2 - 8.
figure subplot(2,1,1) plot(nino) grid on title('Original Data') subplot(2,1,2) plot(xrec) grid on title('El Nino Data - Years 2-8')
