MATLAB实现小波异常值检测

"小波异常值提取代码是一个基于MATLAB实现的算法，主要用于从时间序列数据中检测并提取异常值。代码中包含了三个主要部分：原始信号显示、小波分解和连续小波变换(CWT)表示。" 在该代码中，首先对原始信号进行展示，这通常是为了观察信号的基本特征和可能存在的异常。`cuspamax`变量存储了原始时间序列数据，通过调用`plot`函数绘制出时域图像，并添加了相应的x轴（时间）和y轴（值）标签以及标题（'Ƶͻź'，即'原始信号图'）。 接着，代码应用了小波分解来提取信号的细节信息。这里使用了Daubechies6小波（'db6'）对`cuspamax`进行五级分解，得到系数矩阵`c`和层信息`l`。然后，创建了一个大小为5x1024的零矩阵`cfd`，并遍历每一层的小波系数，使用`detcoef`函数获取细节系数，并通过`wkeep`函数保留前1024个系数。最后，将这些系数重塑成5x1024的矩阵，并在新的图`figure(2)`中展示，以观察各层小波系数的分布，标题为'ɢС任ϵľֵ'（'小波分解后的任意层系数图'）。 第三部分，代码采用了连续小波变换（CWT）对原始信号进行分析，以获取频率和时间的局部信息。在这里，使用了Haar小波基，对`cuspamax`进行变换，范围为1到32个尺度，并通过`plot`函数绘制成图`figure(3)`，标题为'SС任ϵľֵ'（'连续小波变换后的任意尺度系数图'），同时展示了频率轴（'߶'，即'尺度'）和时间轴（'ʱ(߿ռ)'，即'时间（周期分辨率）'）。 此代码的核心思想是利用小波变换的多分辨率特性来检测信号中的异常值。小波分解可以将信号分解成不同尺度和位置的细节信息，从而更容易识别出与正常模式偏离的部分。而连续小波变换则提供了时间-频率分析，帮助识别非平稳信号中的异常事件。在实际应用中，这种小波异常值检测方法常用于故障诊断、金融数据分析、环境监测等领域。