Matlab小波变换检测含有两个突变点的信号

1、Matlab 小波变换检测含有两个突变点的信号Matlab 小波变换检测奇异点原始时域信号是一个含有两个突变点的信号，信号是是一条光滑的直线，但 是信号在时间为 500 的附近存在两个突变点， 为了确定阶跃信号的突变点， 采用 db5 小波对信号进行处理，以便确定突变点的的位置。仿真程序如下：clearload nearbrk ;whos;figure(1);plot(nearbrk) xlabel( ' 时间' );ylabel( ' 幅值 ' );title( ' 频率突变信号 ' ); figure(2);f=fft(nearbrk);pl

2、ot(abs(f);a3=wrcoef('a',d,a,'db5',3);d3=wrcoef('d',d,a,'db5',3);d2=wrcoef('d',d,a,'db5',2);d1=wrcoef('d',d,a,'db5',1);d,a=wavedec(nearbrk,3, 'db5');' 近似信号 ' );' 细节信号 ' );' 细节信号 ' );title( ' 傅立叶变换后的示意图

3、 ' ); figure(3);subplot(411);plot(a3);ylabel( title( ' 小波分解后示意图 ' );subplot(412);plot(d3);ylabel(subplot(413);plot(d2);ylabel( subplot(414);plot(d1);ylabel( ' 细节信号 ' ); xlabel( ' 时间 ' );程序的运行结果如下图所示：图1原始信号原始信号载入后有矩阵表示，其中矩阵大小为1*1000，矩阵名为nearbrk矩阵是以双精度表示相应的图像显示如图1所示。Figure

4、2File Edit View Insert Tools Desktop Window Help专口曰风!§）哽家TD|m£3|口图2傅立叶分解后的示意图利用傅立叶变换对原始信号进行处理，可以得到如图 2所示的图像。从图2 可以看出：信号经过傅立叶变换后能够清楚确定出原始信号包含的频率值的大 小，但是对于确定频率突变点的位置，傅立叶变换却没有这种能力。凹IQ Figure 3File Edrt View Insert Tools Pesktcp window 旦亡 IpD曰日心k曾0紗遅復口因口OO40嶠Dlr担幸归o o o o o2- o0 0 2醫w®护鼎小

5、浪分解后示意圉1002003004005006007003009001000k 1111iiiir ,.h1iiIII10020030040050060070080090010001002003004005006G070080090010001002003004005006007003009001000时间图3小波分解后的示意图利用小波变换对原始信号进行处理，可以得到如图3所示的小波分解示意图。从图中可见，db5小波分解后的3层高频系数重构图形可清楚的确定突变点 的位置。从图3中同样可能看出，第1层分解的di高频系数重构的图像比d2、 d3高频系数重构的图像更清楚的确定了信号突变点的位置。命令行输出结果如下:Name SizeBytes Class Attributesn earbrk 1x10008000 double总结对原始先信号使用db6小波在尺度132上进行连续小波变换。相应系绝对值 的图像如图2所示。从图3的原始信号连续小波变换系数的示