MATLAB信号处理技术：从信号获取到信号分析（3个实战案例）

# 1. MATLAB信号处理基础**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，广泛应用于信号处理领域。本节将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括：

- **MATLAB简介：**MATLAB的工作环境、数据类型和变量管理。
- **信号表示：**连续时间和离散时间信号的数学表示，采样定理和量化误差。
- **信号处理基础：**时域和频域分析的概念，傅里叶变换和拉普拉斯变换。

# 2. MATLAB信号获取与预处理**

**2.1 信号采集与数字化**

信号采集是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。MATLAB提供了多种函数来实现信号采集，如`daqread`和`audioread`。

% 使用 daqread 采集模拟信号
data = daqread('myDAQ', 1000); % 采集 1000 个数据点

% 使用 audioread 采集音频信号
[y, Fs] = audioread('myAudio.wav'); % 读取音频文件并获得采样率

**2.2 信号预处理技术**

信号预处理是提高信号质量和分析准确性的重要步骤。MATLAB提供了广泛的信号预处理函数，涵盖去噪、滤波、信号增强和重构。

**2.2.1 去噪和滤波**

去噪和滤波可以去除信号中的噪声和干扰。MATLAB提供了各种滤波器，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。

% 使用 lowpass 滤除高频噪声
filteredData = lowpass(data, 100, Fs); % 滤除高于 100 Hz 的噪声

% 使用 butter 滤波器设计带通滤波器
[b, a] = butter(3, [100, 200]/(Fs/2), 'bandpass'); % 设计 100-200 Hz 带通滤波器
filteredData = filtfilt(b, a, data); % 应用滤波器

**2.2.2 信号增强和重构**

信号增强和重构可以恢复信号中丢失或损坏的信息。MATLAB提供了插值、外推和重采样函数。

% 使用 interp1 插值缺失数据
x = 1:10;
y = [1, 2, NaN, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
x_interp = linspace(1, 10, 100); % 创建插值点
y_interp = interp1(x, y, x_interp); % 插值缺失数据

% 使用 pchip 外推信号
x = 1:10;
y = sin(x);
x_extrap = [0, 11]; % 创建外推点
y_extrap = pchip(x, y, x_extrap); % 外推信号

% 使用 resample 重采样信号
x = 1:1000;
y = sin(2*pi*10*x/1000);
Fs_new = 2000; % 新的采样率
y_resampled = resample(y, Fs_new, 1000); % 重采样信号

# 3. MATLAB信号分析与处理

### 3.1 时域信号分析

时域信号分析是指在时间域内对信号进行分析和处理。时域信号分析方法主要包括：

#### 3.1.1 时域统计量

时域统计量是对信号在时间域内的统计特性进行分析，包括：

- **均值：**信号所有采样值的平均值，反映信号的整体强度。
- **方差：**信号所有采样值与均值的平方差的平均值，反映信号的波动性。
- **标准差：**方差的平方根，反映信号的离散程度。
- **峰值因子：**信号最大值与均值的比值，反映信号的峰值特性。
- **偏度：**信号分布的偏斜程度，正偏度表示信号分布向右偏，负