信号处理 matlab,matlab分析信号
1内容简介1998年,黄锷(黄锷:中国台湾省海洋学家)等人提出了经验模态分解法,并介绍了希尔伯特谱的概念和希尔伯特谱分析的方法。美国国家航空航天局(NASA)将这种方法命名为希尔伯特-黄变换,简称HHT。
HHT由两部分组成。第一部分是经验模态分解,由黄提出。第二部分是希尔伯特谱分析(HSA)。简单来说,HHT处理非平稳信号的基本过程是:首先用EMD方法将给定信号分解成若干个本征模函数(表示为本征模函数或IMF,也叫本征模函数),这些IMF是满足一定条件的分量;然后对每个IMF进行希尔伯特变换,得到对应的希尔伯特谱,即每个IMF在联合时频域表示;最后,将所有IMF的希尔伯特谱求和,即可得到原始信号的希尔伯特谱。
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signal=load( signal . txt );
n=长度(信号);
fs=1840%采样频率
WP=[50 150]* 2/fs;%过滤原始信号。
ws=[30 200]* 2/fs;
RP=1;
rs=15
[num wn]=cheb2ord(wp,ws,rp,RS);
[b,a]=cheby2(num,rs,wn);
s=滤波器(b,a,信号);
s=s ;%将滤波后的信号分配给s
YSS=S;%滤波后的信号是初始信号。
ts=(1/fs);%采样时间
t=0:ts:ts *(N-1);
%绘图过滤信号
图(1)
plot(t,s);
set(gcf, color ,[1,1,1]);
网格打开;
xlabel(时间(毫秒));
ylabel(振幅(mv));
标题(时域图);
图例( 115 khz );
axis([0,0.5,-inf,INF]);
%设置程序中需要的标志。
overf=0;%结束信号分解过程?
over IMF=0;% IMF的结束符号
%信号处理部分
SD=1;%在程序中设置所需的SD和初始值。
HH=0.01*ones(1,N);%设置程序所需的初始HH值。
%用于第一次信号筛选过程。
[H,overf,mline]=dob(S,t,ts);%调用子程序
p=0;%设置IMF组件数量的初始值
%主程序
%第一部分:货币基金组织的信号处理
条件=1;
而(overf==0)%如果不满足信号分解结束过程
[sumnum,zero num]=计算机编号(H);%调用子程序
SD=computerSD(H,HH);%调用子程序
if((zero num==sum num)(ABS(zero num-sum num)==1))(mline(1:N)==0)
over IMF=1;
条件=11;
Elseif (0.2=SD) (SD=0.3)%如果H(n)满足IMF条件,则退出筛选过程。
over IMF=1;
条件=11;
其他
条件=条件1;
目标
如果条件=20
over IMF=0;
其他
over IMF=1;
目标
%给国际货币基金组织希尔伯特。
如果分解值满足IMF条件,则IMF==1%以上
条件=1;%重置条件的值,为下一次过滤做准备。
p=P1;%累计国际货币基金组织编号
I(p,)=H;%将筛选出的IMF赋给I,作为第p个分量,I的每一行都有一个IMF。
SS=YSS;%将滤波后的信号(原始信号)分配给SS
对于i=1:p%,从原始信号中减去所有选定的IMF分量。
II=I(i,);
SS=SS-II;
目标
S=SS原始信号减去IMF的%
%判断余数是否可以作为最后的信号分解分量。
l=长度(S);
m=0;%以下是余数的导数序列。
对于i=1:L-1
m=m ^ 1;
q(m)=S(I)-S(I 1);%对余数求导。
目标
%检查余数是单调的还是恒定的。
q 0%的余数是单调递增的
over=1;
Elseif q 0%余数是单调递减的。
over=1;
Elseif q==0%余数是常数。
over=1;
其他
overf=0;
[H,overf,mline]=dob(S,t,ts);%不满足分解结束条件,剩余项作为原始信号继续分解。
目标
else %如果分解值不满足国际货币基金组织(国际货币基金组织)条件,则将该分解值作为原始信号重复主程序内的步骤
s=H;% 将本次分解得到的信号作为原始信号
HH=H;% 将本次分解得到的H赋给HH,用来计算南达科他州
[H,overf,mline]=dob(S,t,ts);% 调用子程序
目标
目标
% 绘制所有国际货币基金组织(国际货币基金组织)组件图
如果p==0 %如果信号不包括任何国际货币基金组织(国际货币基金组织)组件
图(二)
plot(t,H);
网格打开;
xlabel(时间(毫秒));
伊拉贝尔(“原始信号");
axis([0,0.5,0,INF]);
埃尔塞夫(第0页)如果信号包括p个国际货币基金组织(国际货币基金组织)组件
图(2);
set(gcf, color ,[1 1 1]);
对于i=2:p 1
支线剧情(p 1,1,I-1);
plot(t,I(i-1,);
网格打开;
xlabel(时间(毫秒));
ylabel( IMF );
网格打开;
目标
xlabel( Time );
y标签( C );
支线剧情(p 1,1,p);
plot(t,S);
网格打开;
xlabel(时间(毫秒));
ylabel(残差);
axis([0,0.5,0,INF]);
目标
% 绘制二维/三维时-频图
% 组件为p时
[w,theray,毛吉,w_s,能量]=多希尔伯特(I,ts,t);% 调用子程序w -原始的频率,w - p经过平滑后的频率
p=长度(毛吉(:1))。%毛吉的行数
q=长度(毛吉(1,);%毛吉的列数
% 以下部分是获取幅值的最大值和最小值
对于i=1:p
HMax(I)=1毛吉(I,1);
HMin(I)=1毛吉(I,1);
对于j=2:q
如果毛吉(I,j) HMax(i)
HMax(I)=1毛吉(I,j);
目标
如果毛吉(I,j) HMin(i)
HMin(I)=1毛吉(I,j);
目标
目标
目标
max=HMax(1);
min=HMin(1);
对于i=2:p
如果HMax(i)=Max
max=HMax(I);
目标
如果HMin(I)=最小值
min=HMin(I);
目标
目标
% 第i(0 I=p)个组件的最大能量值和它所对应的时间值
对于i=1:p
maxpoint(I)=1毛吉(I,1);
对于j=2:1:q
如果(毛吉(I,j))最大点(I)
maxpoint(i)=magy(i,j)^2;
maxpoint _ t(I)=t(j);
目标
目标
目标
对于i=1:q
毛吉_全部(一)=总和(毛吉(:我).^2);
目标
最大点数=毛吉_全部(1);
对于i=2:1:q
如果(毛吉_所有(一))最大点
最大点数=毛吉_全部;
maxpoint _ t=t(I);
目标
目标
于记录成绩与游戏币
maxpoint_t
% 绘制二维希尔伯特图
% 所有组件的希尔伯特图:时间-频率-福至图
图(3);
set(gcf, color ,[1 1 1]);
e1=子情节(1,1,1);% 设置句柄e1
对于i=p:-1:1
对于j=1:q-1
h(i,j)=plot(t(j),w(i,j)/(2 * pi));% 绘制每个点
网格打开;
%set(h(i,j), linestyle ,.);
set(h(i,j), color ,(毛吉(I,j)-Min)/(Max-Min)*[1 1]);% 以黑色为底色,幅值越大越白
设置(e1,’颜色,[0 0 0]);% 设置底色为黑色
继续
目标
目标
拖延
xlabel(时间(毫秒));
ylabel(振幅);
标题(希尔波特谱图);
集合(gca,’彩色,白色);% 去掉坐标轴的背景色
设置(gcf,’彩色,白色);% 去掉图像的背景色
轴([0 0.5-0 300]);
% 所有组件的:时间-能量图(瞬时能量谱)
图(4)
plot(t,毛吉_所有,-);
网格打开;
set(gcf, color ,[1 1 1]);
xlabel(时间(毫秒));
y标签(能量);
标题(瞬时能量谱);
axis([0,0.5,0,INF]);
网格打开;
% :频率-能量图(希尔伯特谱)
e _ max=能量(1);%求中心频率及其对应的最大能量
对于i=2:长度(美国)
如果能量(一)e_max
e _ max=能量;
f _ c=w _ s(I)/(2 * pi);
目标
目标
电子最大值
f_c
图(五)
plot(w_s/(2*pi),能量);
网格打开;
坚持住;
set(gcf, color ,[1 1 1]);
xlabel(频率(kHz)’);
y标签(能量);
标题(希尔伯特能量谱);
轴([0,230,0,INF]);
% 绘制三维的希尔伯特图
图(6);
set(gcf, color ,[1 1 1]);
对于i=1:p
plot3(t(1:N-1),w(i,1:N-1)/(2*pi),毛吉(I,1:N-1).^2,-,color,[1 0 0]*(I/p));
继续
3运行结果
四参考文献[1]王明阳,柳征,周一宇。基于希尔波特-黄变换的冲击无线电信号检测[J]的缩写.信号处理, 2006, 22(4):4.
博主:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等领域的Matlab仿真。相关matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权,联系博主删除。
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