爬山算法提取小波脊matlab程序
时间: 2023-08-03 11:03:06 浏览: 65
以下是一个简单的爬山算法提取小波脊的MATLAB程序示例:
```matlab
% 读取信号
load('ecg.mat');
signal = ecg(1:500);
% 设定小波函数和层数
wname = 'db4';
level = 4;
% 进行小波分解
[c, l] = wavedec(signal, level, wname);
% 初始化最优脊线参数
max_loc = 0;
max_scale = 0;
max_amp = 0;
% 设定迭代次数
max_iter = 100;
% 设定步长
step_size = 0.1;
% 开始迭代
for i = 1:max_iter
% 随机生成一个参数向量
loc = randi(l(level+1)-l(level)+1) + l(level)-1;
scale = randi([1, level]);
amp = rand(1);
% 构造小波脊线
ridge = zeros(1, l(level+1));
ridge(loc) = amp * c(loc);
for j = level:-1:scale+1
ridge(l(j)+1:l(j+1)) = wrcoef('d', ridge(l(j)+1:l(j+1)), c(l(j):l(j+1)-1), wname, j);
end
ridge(1:l(scale)) = wrcoef('a', ridge(1:l(scale)), c(1:l(scale)), wname, scale);
% 计算小波脊线的能量
energy = sum(ridge.^2);
% 判断是否更新
if energy > max_amp
max_loc = loc;
max_scale = scale;
max_amp = energy;
end
% 输出当前迭代结果
fprintf('iter: %d, loc: %d, scale: %d, amp: %f, energy: %f\n', i, max_loc, max_scale, max_amp, energy);
end
% 绘制原始信号和最优小波脊线
t = 1:length(signal);
figure;
plot(t, signal);
hold on;
ridge = zeros(1, l(level+1));
ridge(max_loc) = sqrt(max_amp);
for j = level:-1:max_scale+1
ridge(l(j)+1:l(j+1)) = wrcoef('d', ridge(l(j)+1:l(j+1)), c(l(j):l(j+1)-1), wname, j);
end
ridge(1:l(max_scale)) = wrcoef('a', ridge(1:l(max_scale)), c(1:l(max_scale)), wname, max_scale);
plot(t, ridge, 'r');
legend('Signal', 'Ridge');
```
这个程序实现了一个简单的小波脊提取算法,读入一个ECG信号,进行4层db4小波分解,然后随机生成小波脊的参数向量,构造小波脊线,并计算小波脊线的能量。迭代100次后,输出最优的小波脊线参数,并绘制原始信号和最优小波脊线。