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Kontinuierliche Wavelet-Analyse

Dieses Beispiel zeigt die Durchführung einer Zeit-Frequenz-Analyse mit der kontinuierlichen Wavelet-Transformation (Continuous Wavelet Transform, CWT). Die kontinuierliche Wavelet-Analyse bietet eine Zeitskalen-/Zeit-Frequenz-Analyse von Signalen und Bildern. Die Wavelet Toolbox™-Software unterstützt die kontinuierliche Wavelet-Analyse von 1D-Signalen durch Befehlszeilen- und interaktive Funktionen.

Konstruieren Sie ein Signal aus zwei Sinuskurven mit Frequenzen von 100 und 50 Hz und weißem Rauschen. Die beiden Sinuskurven besitzen einen disjunkten Träger. Die 100-Hz-Sinuswelle beginnt bei t = 0 und dauert 1 Sekunde. Die 100-Hz-Sinuskurve hat eine Amplitude von 2. Die 50-Hz-Sinuskurve beginnt bei drei Sekunden und dauert zwei Sekunden. Die 50-Hz-Sinuskurve hat eine Amplitude von 1. Die Abtastfrequenz beträgt 1 kHz. Die Signallänge beträgt 5000 Abtastungen.

Fs = 1000;
t = linspace(0,5,5e3);
x = 2*cos(2*pi*100*t).*(t<1)+cos(2*pi*50*t).*(3<t)+0.3*randn(size(t));

Plotten Sie das Signal.

plot(t,x)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Time (s), ylabel Amplitude contains an object of type line.

Mit cwt können Sie die CWT des Signals ermitteln und das Skalogramm plotten. Die Größen der Sinuskurvenkomponenten im Farbbalken sind im Wesentlichen ihre Amplituden, auch wenn sie sich hinsichtlich der Skalierungen unterscheiden.

cwt(x,Fs)

Figure contains an axes object. The axes object with title Magnitude Scalogram, xlabel Time (secs), ylabel Frequency (Hz) contains 3 objects of type image, line, area.

Siehe auch

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