自适应协方差矩阵的瞬时极化分析及matlab代码

自适应协方差矩阵的瞬时极化分析是一种信号处理方法，可用于提取地震信号中的瞬时极化信息。以下是该方法的matlab代码实现。

1. 初始化参数

clear;clc;
load('data.mat'); %载入地震数据
N = length(data); %数据点数
fs = 200; %采样率
t = (0:N-1)/fs; %时间序列
winlen = 0.5; %窗口长度
winstep = 0.2; %窗口步长
winn = fix((N-winlen*fs)/(winstep*fs))+1; %窗口数
window = hamming(winlen*fs); %汉明窗

2. 计算自适应协方差矩阵

AdCovMatrix = zeros(3,3,winn); %初始化自适应协方差矩阵
for i = 1:winn
idx = (i-1)*winstep*fs+1:(i-1)*winstep*fs+winlen*fs;
datawin = data(idx).*window;
Nwin = length(datawin);
AdCovMatrix(:,:,i) = cov(datawin'); %计算自适应协方差矩阵
end

3. 计算特征向量和特征值

eigVector = zeros(3,3,winn); %初始化特征向量
eigValue = zeros(3,winn); %初始化特征值
for i = 1:winn
[eigVector(:,:,i), eigValue(:,i)] = eig(AdCovMatrix(:,:,i));
end

4. 计算瞬时极化

ip = zeros(1,winn); %初始化瞬时极化
for i = 1:winn
ip(i) = eigValue(3,i)/sum(eigValue(:,i)); %计算瞬时极化
end

5. 绘制瞬时极化曲线

figure;
plot(t(1:winn),ip,'r');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Instantaneous polarization');
title('Adaptive covariance matrix instantaneous polarization analysis');

以上是自适应协方差矩阵的瞬时极化分析的matlab代码实现。其中，data.mat为地震数据，winlen和winstep分别表示窗口长度和步长，AdCovMatrix为自适应协方差矩阵，eigVector和eigValue为特征向量和特征值，ip为瞬时极化。最后，绘制出了瞬时极化曲线。