最佳分量包络谱MATLAB

以下是一个使用MATLAB实现最佳分量包络谱的示例代码：

% 生成信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f1 = 10; % 基频
f2 = 50; % 谐波频率
x = sin(2*pi*f1*t) + 0.1*sin(2*pi*f2*t);

% 计算最佳分量包络谱
N = length(x); % 信号长度
M = 32; % 窗口长度
K = floor(N/M); % 帧数
w = hamming(M); % 汉明窗口
X = zeros(M,K); % 帧矩阵
for k = 1:K
    X(:,k) = x((k-1)*M+1:k*M).*w; % 加窗
end
Y = abs(fft(X)); % 帧FFT
Y = Y(1:M/2+1,:); % 取正频率部分
f = (0:M/2)*fs/M; % 频率向量
P = mean(Y.^2,2); % 帧功率谱密度
B = sum(P); % 总功率谱密度
W = P/B; % 帧归一化功率谱密度
C = cumsum(W); % 累积归一化功率谱密度
T = 0.99; % 信噪比阈值
k0 = find(C>=T,1); % 最佳分量包络谱的分量数
Y(k0+1:end,:) = 0; % 保留前k0个分量

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
imagesc(1:K,f,20*log10(Y));
axis xy;
xlabel('帧数');
ylabel('频率 (Hz)');
title(sprintf('最佳分量包络谱 (k=%d)',k0));
colorbar;

运行上述代码将得到一个包含原始信号和最佳分量包络谱的图像。最佳分量包络谱显示了信号的主要频率成分，而去除了噪声和杂波。