小波变换谐波分析matlab实例
时间: 2023-10-24 12:37:14 浏览: 52
以下是一个用MATLAB进行小波变换谐波分析的示例:
假设我们有一个包含多个谐波的信号,我们想要通过小波变换来分析信号中每个谐波的频率和幅值。
首先,我们可以生成一个包含多个谐波的信号:
t = linspace(0, 1, 1000);
x = sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*100*t) + 0.2*sin(2*pi*200*t);
然后,我们可以使用MATLAB中的小波变换函数进行分析。在这个例子中,我们将使用db1小波:
[c, l] = wavedec(x, 5, 'db1');
这将对信号进行5级小波变换,返回一个包含5个分解系数向量的向量c,以及一个包含每个分解系数向量长度的向量l。
接下来,我们可以使用这些分解系数向量来计算每个谐波的频率和幅值。我们可以通过计算每个分解系数向量的均方根值来确定每个谐波的幅值,通过计算每个分解系数向量的最大值来确定每个谐波的频率。代码如下:
freqs = zeros(1, 5);
amps = zeros(1, 5);
for i = 1:5
start_index = sum(l(1:i)) - l(i) + 1;
end_index = sum(l(1:i));
freqs(i) = find(c(start_index:end_index) == max(c(start_index:end_index)), 1) + start_index - 1;
amps(i) = rms(c(start_index:end_index));
end
这将计算信号中每个谐波的频率和幅值,并将它们存储在freqs和amps向量中。
最后,我们可以绘制信号的小波变换系数和每个谐波的幅值和频率。代码如下:
subplot(2, 1, 1);
plot(c);
title('Wavelet coefficients');
subplot(2, 1, 2);
stem(freqs, amps);
title('Harmonic analysis');
这将绘制两个子图,第一个子图显示信号的小波变换系数,第二个子图显示每个谐波的幅值和频率。
完整的代码如下:
t = linspace(0, 1, 1000);
x = sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*100*t) + 0.2*sin(2*pi*200*t);
[c, l] = wavedec(x, 5, 'db1');
freqs = zeros(1, 5);
amps = zeros(1, 5);
for i = 1:5
start_index = sum(l(1:i)) - l(i) + 1;
end_index = sum(l(1:i));
freqs(i) = find(c(start_index:end_index) == max(c(start_index:end_index)), 1) + start_index - 1;
amps(i) = rms(c(start_index:end_index));
end
subplot(2, 1, 1);
plot(c);
title('Wavelet coefficients');
subplot(2, 1, 2);
stem(freqs, amps);
title('Harmonic analysis');