李氏指数 matlab,利用小波局部模极大值的衰减求解李氏指数

首先，李氏指数是用来描述信号非平稳性的指标，可以用小波变换来计算。具体来说，可以利用小波局部模极大值的衰减来求解李氏指数。下面是一种基于Matlab的实现方法：

1. 首先，导入需要处理的信号数据，例如：

load noisysignal.mat

2. 对信号进行小波变换，选择合适的小波基和分解层数，例如：

wname = 'db5'; % 选择小波基
level = 5; % 分解层数
[c,l] = wavedec(noisysignal,level,wname);

3. 计算小波系数的局部模极大值，例如：

% 计算局部模极大值
cabs = abs(c);
L = l(level+1);
for k = 1:level
    cabs = detrend(cabs(1:l(k)));
    L = [L,l(k+1)];
end
p = 0.5; % 设置阈值
for k = 1:level+1
    s = L(k);
    [~,loc] = findpeaks(cabs(1:s),'MinPeakProminence',p*max(cabs(1:s)));
    if ~isempty(loc)
        loc = loc(1); % 取第一个极大值
    else
        loc = s; % 如果没有极大值，则取区间右端点
    end
    L(k) = loc;
end

4. 计算李氏指数，例如：

% 计算李氏指数
alpha = zeros(size(L));
for k = 2:level+1
    alpha(k) = log2(L(k)/L(k-1));
end
LI = mean(alpha(2:end));

这里的李氏指数是局部李氏指数的平均值。如果要计算全局李氏指数，可以将所有局部李氏指数相加再除以分解层数。