用matlab生成包含3个以上谐波分量、冲击信号和噪声的复杂信号,绘制信号的时间序列,用FFT、STFT、小波分析和ENWO进行分析,在频域或时频域对结果进行表征

时间: 2024-02-01 18:16:22 浏览: 28
生成信号: ```matlab Fs = 1000; % 采样频率 T = 1/Fs; % 采样间隔 t = 0:T:1-T; % 时间序列 % 三个谐波分量 f1 = 10; % 频率1 f2 = 20; % 频率2 f3 = 30; % 频率3 A1 = 1; % 幅值1 A2 = 0.8; % 幅值2 A3 = 0.5; % 幅值3 x1 = A1*sin(2*pi*f1*t); x2 = A2*sin(2*pi*f2*t); x3 = A3*sin(2*pi*f3*t); % 冲击信号 t0 = 0.2; % 冲击时刻 x4 = zeros(size(t)); x4(t == t0) = 1; % 噪声 noise = 0.2*randn(size(t)); % 合成信号 x = x1 + x2 + x3 + x4 + noise; ``` 绘制信号的时间序列: ```matlab figure; plot(t, x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Time Domain Signal'); ``` 使用FFT进行分析: ```matlab % FFT N = length(x); f = Fs*(0:(N/2))/N; X = fft(x)/N; X = X(1:N/2+1); % 绘制频谱 figure; plot(f, abs(X)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Amplitude'); title('FFT Spectrum'); ``` 使用STFT进行分析: ```matlab % STFT winLen = round(Fs*0.05); % 窗口长度 overlap = round(winLen/2); % 重叠长度 nfft = winLen; % FFT点数 [S, F, T] = spectrogram(x, winLen, overlap, nfft, Fs); % 绘制时频图 figure; imagesc(T, F, abs(S)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('STFT Spectrogram'); ``` 使用小波分析进行分析: ```matlab % 小波分解 wname = 'db4'; % Daubechies小波4 level = 5; % 分解层数 [C, L] = wavedec(x, level, wname); % 小波系数频谱 figure; for i = 1:level+1 subplot(level+1, 1, i); if i == level+1 coef = C(1:L(level+1)); else coef = C(L(i):L(i+1)-1); end plot(coef); title(['Level ', num2str(i-1), ' Coefficients']); end % 重构信号 x_waverec = waverec(C, L, wname); % 绘制重构信号 figure; plot(t, x, 'b', t, x_waverec, 'r'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Wavelet Reconstruction'); legend('Original Signal', 'Reconstructed Signal'); ``` 使用ENWO进行分析: ```matlab % ENWO winLen = round(Fs*0.05); % 窗口长度 overlap = round(winLen/2); % 重叠长度 nfft = winLen; % FFT点数 [~, ~, ~, S] = enwo(x, Fs, winLen, overlap, nfft); % 绘制时频图 figure; imagesc(S.t, S.f, abs(S.P)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('ENWO Spectrogram'); ``` 以上是一个简单的信号分析流程,可以根据实际情况进行调整和改进。

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