wpspectrum

Пакетный спектр вейвлета

    Описание

    [spec,times,freq] = wpspectrum(wpt,fs) возвращает матрицу пакетных оценок спектра вейвлета, spec, для бинарного пакетного объекта дерева вейвлета, wpt. fs частота дискретизации в герц. times вектор времен и freq вектор из частот.

    пример

    [___] = wpspectrum(wpt,fs,'plot') отображает пакетный спектр вейвлета.

    [___,tinfo] = wpspectrum(___) возвращает терминальные узлы пакетного дерева вейвлета в порядке частоты.

    Примеры

    свернуть все

    Создайте сигнал, состоящий из двух синусоид с непересекающейся поддержкой. Синусоиды имеют частоты 16 Гц и 64 Гц. Произведите сигнал на уровне 500 Гц в течение 4 секунд.

    fs = 500;
    frA = 16;
    frB = 64;
    t = 0:1/fs:4;
    sig = sin(frA*2*pi*t).*(t<2) + sin(frB*2*pi*t).*(t>=2);
    plot(t,sig)
    axis tight
    title('Analyzed Signal')
    xlabel('Time (s)')

    Figure contains an axes object. The axes object with title Analyzed Signal contains an object of type line.

    Получите пакетный объект дерева вейвлета, соответствующий пакетному разложению вейвлета уровня 6 сигнала с помощью sym6 вейвлет.

    level = 6;
    wname = 'sym6';
    wpt = wpdec(sig,level,wname);

    Получите и постройте пакетный спектр вейвлета.

    [S,T,F] = wpspectrum(wpt,fs,'plot');

    Figure contains an axes object. The axes object with title Wavelet packet decomposition contains 67 objects of type line, image, text.

    Сгенерируйте сигнал щебета, произведенный на уровне 1 000 Гц в течение 2 секунд.

    fs = 1000;
    t = 0:1/fs:2;       
    sig = sin(256*pi*t.^2);
    plot(t,sig)
    axis tight
    title('Analyzed Signal')
    xlabel('Time (s)')

    Figure contains an axes object. The axes object with title Analyzed Signal contains an object of type line.

    Получите пакетный объект дерева вейвлета, соответствующий пакетному разложению вейвлета уровня 6 сигнала с помощью sym8 вейвлет. Постройте пакетный спектр вейвлета.

    level = 6;
    wpt = wpdec(sig,level,'sym8');
    [S,T,F] = wpspectrum(wpt,fs,'plot');

    Figure contains an axes object. The axes object with title Wavelet packet decomposition contains 67 objects of type line, image, text.

    Входные параметры

    свернуть все

    Бинарное пакетное дерево вейвлета в виде пакетного объекта дерева вейвлета.

    Частота дискретизации в герц в виде положительной скалярной величины.

    Типы данных: double

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Пакетные оценки спектра вейвлета, возвращенные как матрица. spec 2J- N матрица, где J является уровнем пакета вейвлета, преобразовывают, и N является длиной временных рядов. N равен длине узла 0 в пакетном объекте дерева вейвлета.

    Частотный интервал между строками spec fs/2J+1.

    Типы данных: double

    Времена, возвращенные как 1 N вектором, где N является длиной временных рядов. Время, располагая с интервалами между элементами является 1/fs.

    Типы данных: double

    Частоты, возвращенные как 1 2J вектор, где J является уровнем пакета вейвлета, преобразовывает. Частотный интервал в freq fs/2J+1.

    Типы данных: double

    Терминальные узлы пакетного объекта дерева вейвлета в порядке частоты.

    Типы данных: double

    Больше о

    свернуть все

    Пакетный спектр вейвлета

    Пакетный спектр вейвлета содержит абсолютные значения коэффициентов от упорядоченных частоте терминальных узлов входного двоичного пакетного дерева вейвлета. Терминальные узлы обеспечивают, самый прекрасный уровень разрешения частоты в пакете вейвлета преобразовывают.

    Если J обозначает, что уровень пакета вейвлета преобразовывает, и Fs является частотой дискретизации, терминальные узлы аппроксимированные полосовые фильтры формы:

    [nFs2J+1,(n+1)Fs2J+1)n=0,1,2,3,2J1

    На терминальном уровне пакетного дерева вейвлета преобразование делит интервал от 0 до частоты Найквиста в полосы аппроксимированной ширины Fs/2J+1.

    Алгоритмы

    wpspectrum вычисляет пакетный спектр вейвлета можно следующим образом:

    • Извлеките пакетные коэффициенты вейвлета, соответствующие терминальным узлам. Примите абсолютное значение коэффициентов.

    • Закажите пакетные коэффициенты вейвлета упорядоченным расположением частоты.

    • Определите степень времени на исходной оси времени, соответствующей каждому пакетному коэффициенту вейвлета. Повторите каждый пакетный коэффициент вейвлета, чтобы заполнить разрывы времени между соседними пакетными коэффициентами вейвлета и создать вектор, равный в длине к узлу 0 из пакетного объекта дерева вейвлета.

    Ссылки

    [1] Wickerhauser, лекции т-х по пакетным алгоритмам вейвлета, техническому отчету, Вашингтонскому университету, отделу математики, 1992.

    Представленный в R2010b