Галерея частоты времени

Эта галерея предоставляет вам обзор функций частотно-временного анализа, доступных в Signal Processing Toolbox™ и Wavelet Toolbox™. Описания и примеры использования представляют различные методики, которые можно использовать для анализа сигнала.

Метод	Функции	Обратимый	Примеры
Кратковременное преобразование Фурье (спектрограмма)	Кратковременное преобразование Фурье (STFT) зафиксировало разрешение частоты времени. Спектрограмма является величиной, в квадрате из STFT.	`stft`: Да `spectrogram`: Нет	Пример: песня кита
Непрерывный вейвлет преобразовывает (Scalogram)	Непрерывный вейвлет преобразовывает (CWT) имеет переменное разрешение частоты времени. CWT сохраняет масштабирования времени и временные сдвиги.	Да	Пример: сигнал ECG
Распределение Wigner-Ville	Распределение Wigner-Ville (WVD) всегда действительно. Время и частота крайняя плотность соответствуют мгновенной степени и спектральной плотности энергии, соответственно. Разрешение времени WVD равно количеству входных выборок.	Нет	Пример: эмиссия Otoacoustic
Reassignment и Synchrosqueezing	Переназначение увеличивает резкость локализации спектральных оценок. Synchrosqueezing "уплотняет" карты частоты времени вокруг кривых мгновенной частоты. Оба метода особенно подходят отслеживать и извлекать частотно-временные гребни	`pspectrum`: Нет `fsst`, `wsst`: Да	Пример: импульс эхолотирования
Постоянный-Q Габор преобразовывает	Постоянный-Q Габор преобразовывает мозаики (CQT) плоскость частоты времени с окнами переменного размера. Окна имеют адаптируемую полосу пропускания и плотность выборки. Отношение центральной частоты к полосе пропускания (Q-фактор) для всех окон является постоянным.	Да	Пример: рок-музыка
Методы адаптации данных и анализ мультиразрешения	Эмпирическое разложение моды (EMD) разлагает сигналы на внутренние функции режима. Вариационное разложение режима (VMD) разлагает сигнал на небольшое количество узкополосных внутренних функций режима. Эмпирический вейвлет преобразовывает (EWT) разлагает сигналы на анализ мультиразрешения (MRA) компоненты. Преобразование Гильберта-Хуанга (HHT) вычисляет мгновенную частоту каждого эмпирического режима. Настраиваемый вейвлет Q-фактора преобразовывает (TQWT) создает MRA с заданным пользователями Q-фактором. Максимальное перекрытие дискретный вейвлет преобразовывает (MODWT) делит энергию сигнала через деталь и масштабные коэффициенты.	Нет	Пример: подшипник вибрации

Кратковременное преобразование Фурье (спектрограмма)

Описание

short-time Fourier transform является линейным представлением частоты времени, полезным в анализе неустановившихся многокомпонентных сигналов.
Кратковременное преобразование Фурье является обратимым.
Спектрограмма является величиной, в квадрате из STFT.
Можно вычислить перекрестную спектрограмму двух сигналов искать общие черты в пространстве частоты времени.
Спектр персистентности сигнала является представлением частоты времени, которое показывает процент времени, когда данная частота присутствует в сигнале. Спектр персистентности является гистограммой в пространстве частоты степени. Чем дольше особая частота сохраняется в сигнале, когда сигнал развивается, тем выше его процент времени и таким образом более яркое или "более горячее" его цвет в отображении.

Возможное применение

Применения этого метода частоты времени включают, но не ограничиваются:

Обработка звукового сигнала: Основная оценка частоты, пересеките синтез, спектральную экстракцию конверта, модификацию масштаба времени, растягивание во времени и перемену тангажа. (См. Вокодер Фазы с Различным Windows Синтеза и Анализа (Signal Processing Toolbox) для получения дополнительной информации.)
Взломанное обнаружение: Обнаружьте трещины в алюминиевых пластинах с помощью дисперсионных кривых сверхзвуковых Волн Лэмба.
Обработка сенсорной матрицы: исследование Гидролокатора, геофизическое исследование и beamforming.
Цифровая связь: Обнаружение сигнала скачкообразного движения частоты.

Как использовать

stft (Signal Processing Toolbox) вычисляет кратковременное преобразование Фурье. Чтобы инвертировать кратковременное преобразование Фурье, используйте istft (Signal Processing Toolbox) функция.
dlstft (Signal Processing Toolbox) вычисляет кратковременное преобразование Фурье глубокого обучения. Необходимо было установить Deep Learning Toolbox™.
pspectrum (Signal Processing Toolbox) или spectrogram (Signal Processing Toolbox) вычисляет спектрограмму.
xspectrogram (Signal Processing Toolbox) вычисляет перекрестную спектрограмму двух сигналов.
Можно также использовать представление спектрограммы в Signal Analyzer (Signal Processing Toolbox), чтобы просмотреть спектрограмму сигнала.
Используйте опцию спектра персистентности в pspectrum (Signal Processing Toolbox) или Signal Analyzer (Signal Processing Toolbox), чтобы идентифицировать сигналы, скрытые в других сигналах.

Пример: импульсы и колебания

Этот пример использует:

Signal Processing Toolbox

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте сигнал, произведенный на уровне 5 кГц в течение 4 секунд. Сигнал состоит из набора импульсов уменьшающейся длительности, разделенной областями колеблющейся амплитуды и колеблющейся частоты с увеличивающимся трендом.

fs = 5000;
t = 0:1/fs:4-1/fs;

x = 10*besselj(0,1000*(sin(2*pi*(t+2).^3/60).^5));

Вычислите и постройте кратковременное преобразование Фурье сигнала. Окно сигнал с окном Кайзера с 200 выборками с масштабным фактором $β = 30$ .

stft(x,fs,'Window',kaiser(200,30))

Figure contains an axes object. The axes object with title Short-Time Fourier Transform contains an object of type image.

Пример: звуковой сигнал с уменьшением щебетов

Скрипт Open Live Script

Загрузите звуковой сигнал, который содержит два уменьшающихся щебета, и широкополосное обрызгивают звук.

load splat

Установите длину перекрытия на 96 выборок. Постройте кратковременное преобразование Фурье.

stft(y,Fs,'OverlapLength',96)

Figure contains an axes object. The axes object with title Short-Time Fourier Transform contains an object of type image.

Пример: песня кита

Скрипт Open Live Script

Загрузите файл, который содержит аудиоданные от Тихоокеанского голубого кита, произведенного на уровне 4 кГц. Файл от библиотеки вокализаций животных, обеспеченных Программой исследований Биоакустики Корнелльского университета. Масштаб времени в данных сжат на коэффициент 10, чтобы повысить тангаж и выполнить более слышимые вызовы.

[w,fs] = audioread('bluewhale.wav');

Вычислите спектрограмму песни кита с процентом перекрытия, равным восьмидесяти процентам. Установите минимальный порог для спектрограммы к -50 дБ.

pspectrum(w,fs,'spectrogram','Leakage',0.2,'OverlapPercent',80,'MinThreshold',-50)

Figure contains an axes object. The axes object with title Fres = 20.7503 Hz, Tres = 155.5 ms contains an object of type image.

Пример: спектр персистентности переходного сигнала

Скрипт Open Live Script

Загрузите интерференционный узкополосный сигнал, встроенный в широкополосном сигнале.

load TransientSig

Вычислите спектр персистентности сигнала. Оба компонента сигнала ясно отображаются.

pspectrum(x,fs,'persistence', ...
    'FrequencyLimits',[100 290],'TimeResolution',1)

Figure contains an axes object. The axes object with title Fres = 3.9101 Hz, Tres = 1 s contains an object of type image.

Непрерывный вейвлет преобразовывает (Scalogram)

Описание

Вейвлет преобразовывает, линейное представление частоты времени, которое сохраняет масштабирования времени и временные сдвиги.
continuous wavelet transform способен обнаруживать переходные процессы в неустановившихся сигналах, и для сигналов, в которых мгновенная частота растет быстро.
CWT является обратимым.
CWT размещает плоскость частоты времени рядом с окнами переменного размера. Окно автоматически расширяется вовремя, делая его подходящим для низкочастотных явлений, и сужается для высокочастотных явлений.

Возможное применение

Применения этого метода частоты времени включают, но не ограничиваются:

Электрокардиограммы (ECG): наиболее клинически полезная информация сигнала ECG найдена во временных интервалах между его последовательными волнами и амплитудами, заданными его функциями. Вейвлет преобразовывает, ломает сигнал ECG в шкалы, облегчая анализировать сигнал ECG в различных частотных диапазонах, легче анализировать.
Электроэнцефалограмма (EEG): Сырые данные сигналы EEG страдают от плохого пространственного разрешения, низкого отношения сигнал-шум и артефактов. Непрерывное разложение вейвлета сигнала с шумом концентрирует внутреннюю информацию сигнала в нескольких коэффициентах вейвлета, имеющих большие абсолютные значения, не изменяя случайное распределение шума. Поэтому шумоподавление может быть достигнуто пороговой обработкой коэффициенты вейвлета.
Демодуляция сигнала: Демодулируйте extended binary phase shift keying (EBPSK) с помощью адаптивного способа строительства вейвлета.
Глубокое обучение: CWT может использоваться, чтобы создать представления частоты времени, которые могут использоваться, чтобы обучить сверточную нейронную сеть. Классифицируйте Временные ряды Используя Анализ Вейвлета, и Глубокое обучение показывает, как классифицировать сигналы ECG с помощью scalograms и передачу обучения.

Как использовать

cwt вычисляет непрерывный вейвлет, преобразовывают, и отображает scalogram. В качестве альтернативы создайте использование набора фильтров CWT cwtfilterbank и применяйтесь wt функция. Используйте этот метод, чтобы запуститься в параллельных приложениях или при вычислении преобразования для нескольких функций в цикле.
icwt инвертирование непрерывный вейвлет преобразовывает.
Signal Analyzer (Signal Processing Toolbox) имеет представление scalogram, чтобы визуализировать CWT временных рядов.

Пример: сигнал ECG

Скрипт Open Live Script

Загрузите шумную форму волны ECG, произведенную на уровне 360 Гц.

load ecg
Fs = 360;

Вычислите непрерывный вейвлет, преобразовывают.

cwt(ecg,Fs)

Figure contains an axes object. The axes object with title Magnitude Scalogram contains 3 objects of type image, line, area.

Данные о ECG взяты из Базы данных Аритмии MIT-BIH [2].

Распределение Wigner-Ville

Описание

Wigner-Ville distribution (WVD) является квадратичной плотностью энергии, вычисленной путем корреляции сигнала со временем и частотой переведенная и спрягаемая комплексом версия себя.
Распределение Wigner-Ville всегда действительно, даже если сигнал является комплексным.
Время и частота крайняя плотность соответствуют мгновенной степени и спектральной плотности энергии, соответственно.
Мгновенная частота и групповая задержка могут быть оценены с помощью локальных моментов первого порядка распределения Wigner.
Разрешение времени WVD равно количеству входных выборок.
Распределение Wigner может локально принять отрицательные величины.

Возможное применение

Применения этого метода частоты времени включают, но не ограничиваются:

Эмиссия Otoacoustic (OAEs): OAEs являются узкополосными колебательными сигналами, испускаемыми улиткой уха (внутреннее ухо), и их присутствие показательно из нормального слушания.
Квантовая механика: коррекции Quantum к классической статистической механике, перенос электронов модели, и вычисляют статические и динамические свойства квантовых систем много-тела.

Как использовать

wvd вычисляет распределение Wigner-Ville.
xwvd вычисляет кросс-распределение Wigner-Ville двух сигналов. Смотрите Кросс-распределение Wigner-Ville Использования, чтобы Оценить Мгновенную Частоту для получения дополнительной информации.

Пример: эмиссия Otoacoustic

Скрипт Open Live Script

Загрузите файл данных, содержащий otoacoustic данные об эмиссии, произведенные на уровне 20 кГц. Эмиссия производится стимулом, начинающимся в 25 миллисекундах и заканчивающимся в 175 миллисекундах.

load dpoae
Fs = 20e3;

Вычислите сглаживавший - псевдо распределение Wigner Ville otoacoustic данных. График удобства изолирует частоту эмиссии примерно в ожидаемом значении 1,2 кГц.

wvd(dpoaets,Fs,'smoothedPseudo',kaiser(511,10),kaiser(511,10),'NumFrequencyPoints',4000,'NumTimePoints',3990)

Figure contains an axes object. The axes object with title Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution contains an object of type image.

Для получения дополнительной информации о otoacoustic эмиссии см. "Определение Точной Частоты Через Аналитический CWT" в Основанном на CWT Частотно-временном анализе.

Reassignment и Synchrosqueezing

Описание

Reassignment увеличивает резкость локализации спектральных оценок и производит спектрограммы, которые легче считать и интерпретировать. Метод перемещает каждую спектральную оценку к центру энергии его интервала вместо геометрического центра интервала. Это обеспечивает точную локализацию для щебетов и импульсов.
Fourier synchrosqueezed transform начинает с кратковременного преобразования Фурье и "сжимает" свои значения так, чтобы они сконцентрировались вокруг кривых мгновенной частоты в плоскости частоты времени.
wavelet synchrosqueezed transform повторно присваивает энергию сигнала в частоте.
И synchrosqueezed преобразование Фурье и вейвлет synchrosqueezed преобразовывают, являются обратимыми.
Переприсвоенные и synchrosqueezing методы особенно подходят отслеживать и извлекать частоту времени ridges.

Возможное применение

Применения этого метода частоты времени включают, но не ограничиваются:

Обработка звукового сигнала: Synchrosqueezing преобразовывают (SST), был первоначально введен в контексте анализа звукового сигнала.
Сейсмические данные: Анализ сейсмических данных, чтобы найти нефтегазовые прерывания. Synchrosqueezing может также обнаружить глубокий слой слабые сигналы, которые обычно мажут в сейсмических данных.
Колебания в энергосистемах: паровая турбина и электрический генератор могут иметь механические подсинхронные режимы (SSO) колебания между различными турбинными этапами и генератором. Частота SSO обычно между 5 Гц и 45 Гц, и частоты режима часто друг близко к другу. Антишумовое разрешение способности и частоты времени WSST улучшает удобочитаемость представления частоты времени.
Глубокое обучение: Synchrosqueezed преобразовывает, может использоваться, чтобы извлечь функции частоты времени и подаваться в сеть, которая классифицирует данные timeseries. Сегментация формы волны Используя Глубокое обучение (Signal Processing Toolbox) показывает как fsst Выходные параметры (Signal Processing Toolbox) могут быть поданы в сеть LSTM, которая классифицирует сигналы ECG.

Как использовать

Используйте 'reassigned' опция в spectrogram (Signal Processing Toolbox), набор 'Reassigned' аргумент к true \in pspectrum (Signal Processing Toolbox), или устанавливают флажок Reassign в представлении спектрограммы Signal Analyzer (Signal Processing Toolbox), чтобы вычислить повторно присвоенные спектрограммы.
fsst (Signal Processing Toolbox) вычисляет synchrosqueezed преобразование Фурье. Используйте ifsst (Signal Processing Toolbox) функция, чтобы инвертировать synchrosqueezed преобразование Фурье. (См. synchrosqueezed преобразование Фурье Речевого Сигнала (Signal Processing Toolbox) для реконструкции речевого использования сигналов ifsst (Signal Processing Toolbox).)
wsst вычисляет вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают. Используйте iwsst функционируйте, чтобы инвертировать вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают. (См. Обратное Преобразование Synchrosqueezed Щебета для реконструкции квадратичного использования щебета iwsst.)

Пример: импульс эхолотирования

Скрипт Open Live Script

Загрузите импульс эхолотирования, испускаемый большой коричневой битой (Eptesicus Fuscus). Интервал выборки составляет 7 микросекунд.

load batsignal
Fs = 1/DT;

Вычислите переприсвоенную спектрограмму сигнала.

subplot(2,1,1)
pspectrum(batsignal,Fs,'spectrogram','TimeResolution',280e-6, ...
    'OverlapPercent',85,'MinThreshold',-45,'Leakage',0.9)
subplot(2,1,2)
pspectrum(batsignal,Fs,'spectrogram','TimeResolution',280e-6, ...
    'OverlapPercent',85,'MinThreshold',-45,'Leakage',0.9,'Reassign',true)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Fres = 4.4558 kHz, Tres = 280 μs contains an object of type image. Axes object 2 with title Fres = 4.4558 kHz, Tres = 280 μs contains an object of type image.

Благодаря Кертису Кондону, Кену Вайту и Аль Фэну из Центра Бекмана в Университете Иллинойса для bat данных и разрешения использовать его в этом примере [3].

Пример: речевые сигналы

Скрипт Open Live Script

Загрузите файл, содержащий слово, "сильное", произнесенное женщиной и мужчиной. Сигналы производятся на уровне 8 кГц. Конкатенация их в один сигнал.

load Strong
x = [her' him'];

Вычислите synchrosqueezed преобразование Фурье сигнала. Окно сигнал с помощью окна Кайзера с масштабным фактором $β = 20$ .

fsst(x,Fs,kaiser(256,20),'yaxis')

Figure contains an axes object. The axes object with title Fourier Synchrosqueezed Transform contains an object of type image.

Пример: синтетические сейсмические данные

Скрипт Open Live Script

Загрузите синтетические сейсмические данные, произведенные на уровне 100 Гц в течение 1 секунды.

load SyntheticSeismicData

Вычислите вейвлет synchrosqueezed преобразование сейсмических данных с помощью вейвлета удара и 30 речи на октаву.

wsst(x,Fs,'bump','VoicesPerOctave',30,'ExtendSignal',true)

Figure contains an axes object. The axes object with title Wavelet Synchrosqueezed Transform contains an object of type surface.

Сейсмический сигнал сгенерирован с помощью этих двух синусоид, упомянутых в "Частотно-временном анализе Сейсмических Данных Используя Преобразование Synchrosqueezing" Пин Ваном, Цзинхуай Гао и Жигуо Ваном [4].

Пример: вибрация землетрясения

Скрипт Open Live Script

Загрузите ускоряющие измерения, зарегистрированные на первом этаже трех тестовых структур истории при условиях землетрясения. Измерения производятся на уровне 1 кГц.

load quakevib
Fs = 1e3;

Вычислите вейвлет synchrosqueezed преобразование ускоряющих измерений. Вы анализируете данные о вибрации, которые предоставляют циклическое поведение. synchrosqueezed преобразовывают, позволяет вам изолировать эти три частотных составляющие, разделенные примерно на 11 Гц. Основная частота вибрации на уровне 5,86 Гц, и равномерно расположенный peaks частоты предполагает, что они гармонично связаны. Циклическое поведение колебаний также отображается.

wsst(gfloor1OL,Fs,'bump','VoicesPerOctave',48)
ylim([0 35])

Figure contains an axes object. The axes object with title Wavelet Synchrosqueezed Transform contains an object of type surface.

Пример: данные о землетрясении Кобе

Этот пример использует:

Signal Processing Toolbox

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные о сейсмографе, зарегистрированные во время 1 995 землетрясений Кобе. Данные имеют частоту дискретизации 1 Гц.

load kobe
Fs = 1;

Вычислите вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают, который изолирует различные частотные составляющие сейсмических данных.

wsst(kobe,Fs,'bump','VoicesPerOctave',48)
ylim([0 300])

Figure contains an axes object. The axes object with title Wavelet Synchrosqueezed Transform contains an object of type surface.

Данные являются сейсмографом (вертикальное ускорение, nm/sq.sec) измерения, зарегистрированные в Университете Тасмании, Хобарт, Австралия 16 января 1995, начинаясь в 20:56:51 (GMT) и продолжаясь в течение 51 минуты в 1 втором интервале [5].

Пример: подсинхронное колебание в энергосистемах

Скрипт Open Live Script

Загрузите подсинхронные данные о колебании Энергосистемы.

load OscillationData

Вычислите вейвлет synchrosqueezed, преобразовывают использование вейвлета удара и 48 речи на октаву. Четыре частоты режима на уровне 15 Гц, 20 Гц, 25 Гц и 32 Гц. Заметьте, что энергии режимов при уменьшении на 20 Гц и на 15 Гц со временем, тогда как энергия режимов при увеличении на 32 Гц и на 25 Гц постепенно в зависимости от времени.

wsst(x,Fs,'bump','VoicesPerOctave',48)
ylim([10 50])

Figure contains an axes object. The axes object with title Wavelet Synchrosqueezed Transform contains an object of type surface.

Эти синтетические подсинхронные данные о колебании были сгенерированы с помощью уравнения, определенного Чжао и др. в "Приложении Преобразований Вейвлета Synchrosqueezed для Экстракции Колебательных Параметров Подсинхронного Колебания в Энергосистемах" [6].

Постоянный-Q Габор преобразовывает

Описание

constant-Q nonstationary Gabor transform использует окна с различными центральными частотами и полосами пропускания, таким образом, что отношение центральной частоты к полосе пропускания, фактору Q, остается постоянным.
Постоянный-Q Габор преобразовывает, включает конструкцию устойчивых инверсий, давая к совершенной реконструкции сигнала.
В пространстве частоты окна сосредоточены на логарифмически расположенных с интервалами центральных частотах.

Возможное применение

Применения этого метода частоты времени включают, но не ограничиваются:

Обработка звукового сигнала: основные частоты тонов в музыке геометрически расположены с интервалами. Разрешение частоты человеческой слуховой системы является приблизительно постоянным-Q, делая этот метод подходящим для музыкальной обработки сигналов.

Как использовать

cqt вычисляет постоянного-Q Габора, преобразовывают.
icqt инвертирование постоянный-Q Габор преобразовывает.

Пример: рок-музыка

Скрипт Open Live Script

Загрузите звуковой файл, содержащий фрагмент Рок-музыки с вокалами, барабанами и гитарой. Сигнал имеет частоту дискретизации 44,1 кГц.

load drums

Установите частотный диапазон, по которому CQT имеет логарифмическую частотную характеристику, чтобы быть минимальной допустимой частотой к 2 кГц. Выполните CQT сигнала с помощью 20 интервалов на октаву.

minFreq = fs/length(audio);
maxFreq = 2000;
cqt(audio,'SamplingFrequency',fs,'BinsPerOctave',20,'FrequencyLimits',[minFreq maxFreq])

Figure contains an axes object. The axes object with title Constant Q-Transform contains an object of type surface.

Методы адаптации данных и анализ мультиразрешения

Описание

empirical mode decomposition разлагает сигналы на intrinsic mode functions, которые формируют полный и почти ортогональный базис для исходного сигнала.
variational mode decomposition разлагает сигнал на небольшое количество узкополосных внутренних функций режима. Метод одновременно вычисляет все формы волны режима и их центральные частоты путем оптимизации ограниченной вариационной проблемы.
empirical wavelet transform разлагает сигналы на multiresolution analysis (MRA) components. Метод использует адаптируемую схему подразделения вейвлета, которая автоматически определяет эмпирический вейвлет и масштабирующиеся фильтры и сохраняет энергию.
Hilbert-Huang transform вычисляет мгновенную частоту каждой внутренней функции режима.
maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) делит энергию сигнала через деталь и масштабные коэффициенты. MODWT является неподкошенным дискретным вейвлетом, преобразовывают полезный для приложений, которые требуют, чтобы shift-invariant преобразовал. Можно получить многошкальное отклонение и оценки корреляции, и инвертировать преобразование.
tunable Q-factor wavelet transform обеспечивает разложение системы координат Parseval, где энергия разделена среди компонентов, а также совершенной реконструкции сигнала. Настраиваемый вейвлет Q-фактора преобразовывает, метод, который создает MRA с заданным пользователями Q-фактором. Q-фактором является отношение центральной частоты к полосе пропускания фильтров, используемых в преобразовании.
Эти объединенные методы полезны для анализа нелинейных и неустановившихся сигналов.

Возможное применение

Применения этого метода частоты времени включают, но не ограничиваются:

Физиологическая обработка сигналов: Анализируйте человеческий ответ EEG на трансчерепную магнитную стимуляцию (TMS) мозговой коры.
Структурные приложения: Найдите аномалии, которые появляются как трещины, отслоение или потеря жесткости в лучах и пластинах.
Система идентификации: Изолируйте модальные коэффициенты затухания структур с близко расположенными модальными частотами.
Океанская разработка: Идентифицируйте переходные электромагнитные воздействия, вызванные людьми в подводных электромагнитных средах.
Солнечная физика: Извлеките периодические компоненты данных о солнечном пятне.
Атмосферная турбулентность: Наблюдайте, что устойчивый пограничный слой разделяет турбулентные и нетурбулентные движения.
Эпидемиология: Оцените скорость перемещения коммуникативных болезней, таких как лихорадка денге.

Как использовать

emd вычисляет эмпирическое разложение моды.
vmd вычисляет вариационное разложение режима.
ewt вычисляет эмпирический вейвлет, преобразовывают.
hht вычисляет спектр Гильберт Хуана эмпирического разложения моды.
modwt вычисляет максимальное перекрытие, которое преобразовывает дискретный вейвлет. Чтобы получить анализ MRA, использовать modwtmra.
tqwt вычисляет настраиваемый вейвлет Q-фактора, преобразовывают. Чтобы получить анализ MRA, использовать tqwtmra.

Пример: подшипник вибрации

Скрипт Open Live Script

Загрузите сигнал вибрации от дефектного подшипника, сгенерированного в Вычислить Гильбертовом Спектре Сигнала Вибрации (Signal Processing Toolbox) пример. Сигнал производится на уровне 10 кГц.

load bearingVibration

Вычислите первые пять внутренних функций режима (IMFs) сигнала. Постройте Гильбертов спектр первых и третьих эмпирических режимов. Первый режим показывает увеличивающийся износ из-за высокочастотных ударов на внешнюю гонку подшипника. Третий режим показывает резонанс, происходящий на полпути посредством процесса измерения, который вызвал дефект в подшипнике.

imf = emd(y,'MaxNumIMF',5,'Display',0);
subplot(2,1,1)
hht(imf(:,1),fs)
subplot(2,1,2)
hht(imf(:,3),fs,'FrequencyLimits',[0 100])

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Hilbert Spectrum contains an object of type patch. Axes object 2 with title Hilbert Spectrum contains an object of type patch.

Ссылки

[1] Тихоокеанский файл голубого кита получен из библиотеки вокализаций животных, обеспеченных Программой исследований Биоакустики Корнелльского университета.

[2] Муди Г. Б, Марк Р. Г. Удар Базы данных Аритмии MIT-BIH. Инженер IEEE в Медиане и Biol 20 (3):45-50 (мочь-июнь 2001). (PMID: 11446209)

[3] Благодаря Кертису Кондону, Кену Вайту и Аль Фэну из Центра Бекмана в Университете Иллинойса для bat данных об эхолотировании.

[4] Ван, Ping, Гао, J. и Ван, Z. Частотно-временной анализ сейсмических данных Используя Synchrosqueezing преобразовывает, геонаука IEEE и буквы дистанционного зондирования, Vol 12, выпуск 11, декабрь 2014.

[5] Сейсмограф (вертикальное ускорение, nm/sq.sec) землетрясения Кобе, зарегистрированного в Университете Тасмании, Хобарт, Австралия 16 января 1995, начинаясь в 20:56:51 (GMTRUE) и продолжаясь в течение 51 минуты в 1 втором интервале.

[6] Чжао и др. Приложение Преобразований Вейвлета Synchrosqueezed для Экстракции Колебательных Параметров Подсинхронного Колебания в Энергосистемах энергии MDPI; Опубликованный 12 июня 2018.

[7] Boashash, Boualem. Анализ сигнала частоты времени и обработка: полный справочник Elsevier, 2016.

Смотрите также

Приложения

Signal Analyzer (Signal Processing Toolbox) | Signal Multiresolution Analyzer

Функции

cqt | cwt | cwtfilterbank | dlstft (Signal Processing Toolbox) | emd | ewt | fsst (Signal Processing Toolbox) | hht | icqt | icwt | ifsst (Signal Processing Toolbox) | istft (Signal Processing Toolbox) | iwsst | kurtogram (Signal Processing Toolbox) | modwt | modwtmra | pkurtosis (Signal Processing Toolbox) | pspectrum (Signal Processing Toolbox) | spectrogram (Signal Processing Toolbox) | stft (Signal Processing Toolbox) | tqwt | tqwtmra | vmd (Signal Processing Toolbox) | wsst | wt | xspectrogram (Signal Processing Toolbox) | wvd | xwvd

Документация