Advertisement

基于MATLAB的小波分析信号源程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套利用MATLAB进行小波变换和信号处理的完整代码集，适用于工程与科学领域的数据分析、去噪及特征提取等应用。 对于提取的振动信号，需要进行去噪和分解处理，并从中提取特征向量。利用MATLAB的小波分析功能可以实现这些目的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的小波分析信号源程序
    优质
    本资源提供了一套利用MATLAB进行小波变换和信号处理的完整代码集，适用于工程与科学领域的数据分析、去噪及特征提取等应用。 对于提取的振动信号，需要进行去噪和分解处理，并从中提取特征向量。利用MATLAB的小波分析功能可以实现这些目的。
     
  • 基于Matlab的小波包变换信号分析程序
    优质
    本程序利用Matlab开发，实现小波包变换对信号进行高效分析。适用于各类信号处理场景，提供详尽的数据频谱特性解析功能。 利用小波包分析信号可以在多个频率段内分析信号的特性。
     
  • 基于MATLAB的矿震信号小波分析
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行矿震信号的小波变换分析，旨在有效提取和识别矿震特征信号，为煤矿安全监测提供技术支持。 矿井微震监测已成为防治冲击地压的有效手段之一。通过在矿区内部署矿震监测系统来记录并分析矿震波形，可以确定矿震的起源位置及其能量大小。利用Matlab软件平台对这些信号进行小波分析后，借助连续小波变换技术能够识别出信号中的突变点，并且准确地测定P波初动的时间；此外还能通过小波去噪方法有效去除矿震信号中的噪声干扰。
     
  • 基于MATLAB的小波分析程序
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一系列小波分析工具，旨在为信号处理、图像压缩和数据去噪等领域提供高效算法。通过集成多种小波变换技术，用户可以轻松实现复杂的数据分析任务。 个人收集了关于小波分析的MATLAB程序，包括小波滤波器构造、消噪程序以及Mallat算法的经典实现。此外还有利用小波包变换进行信号分析的MATLAB代码，通过小波变换对电能质量检测的方法也进行了编程实践，并且基于Normalshrink算法实现了图像去噪功能。
     
  • 基于MATLAB的小波分析程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，旨在实现小波分析技术，适用于信号处理与图像压缩等领域，提供高效的数据分析工具。 程序中有8个小波分析常见应用的例子及其源代码：1. 利用多分辨分析对信号进行分解和重构；2. 采用db1小波对信号进行单尺度和三尺度分解；3. 检测第一类间断点（即信号在某一时刻幅值发生突变，导致非连续）；4. 检测故障信号中的第一类间断点；5. 检测第二类间断点（虽然信号外观上很光滑且幅值无突变，但其一阶微分有变化）；6. 构造Haar和db2的小波包（n从0到7）；7. 使用Shannon熵对小波进行最优分解；8. 利用小波包分解技术处理信号中的噪声。
     
  • Matlab中的信号处理与小波分析程序
    优质
    本简介介绍在MATLAB环境中进行信号处理和小波分析的基本方法及实用程序。涵盖信号滤波、频谱分析以及使用小波变换进行多分辨率信号分解等内容，适合初学者入门。 小波（Wavelet）这一术语意指“小的波形”。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动特性，表现为振幅正负相间的震荡形式。与傅里叶变换相比，小波变换是一种时间或空间频率的局部化分析方法。通过伸缩和平移运算对信号（函数）进行多尺度细化处理，它能够在高频部分实现时间细分，在低频部分达到频率细分的效果。因此，它可以自动适应时域和频域信号分析的需求，并能聚焦到信号的具体细节上，解决了傅里叶变换难以应对的问题，成为自傅里叶变换以来科学方法上的重要突破。
     
  • 基于LabVIEW的小波分析脉搏信号采集程序
    优质
    本简介介绍了一种利用LabVIEW开发环境设计的软件程序，用于通过小波变换技术高效准确地采集和分析脉搏信号。该工具为医疗健康监测提供了强大的数据处理支持。 采集脉搏信号的LabVIEW程序包括小波分析。
     
  • 基于信号小波去噪与包络谱分析的程序
    优质
    本程序采用小波变换进行信号去噪，并运用包络谱技术对处理后的数据进行深入分析，适用于多种复杂信号环境。 本段落介绍了使用程序小波去噪技术对含有噪声的振动信号进行处理，并与傅里叶变换方法进行了比较。结果显示了小波变换在去除信号中的噪声方面的优势。之后，文章还应用了希尔伯特包络谱分析技术来研究通过小波分解得到的细节信号的频谱特性。
     
  • 基于信号小波去噪与包络谱分析的程序
    优质
    本程序采用小波变换技术对信号进行高效去噪处理，并结合包络谱分析方法揭示隐藏在噪声中的故障特征，适用于机械设备状态监测和故障诊断。 采用小波去噪技术对含有噪声的振动信号进行处理，并与傅里叶变换方法进行比较，以展示小波变换在去除噪声方面的优势。随后利用希尔伯特包络谱分析法对经过小波分解后的细节信号进行频谱分析。
     
  • 基于LabVIEW的信号小波包分析
    优质
    本研究利用LabVIEW平台进行信号的小波包分析，旨在探索其在复杂信号处理中的应用潜力，并优化算法以提高数据解析效率和准确性。 利用LabVIEW编程实现了信号的小波包分解，并解决了传统小波包分解中存在的频带编码混乱的问题。此外还成功地进行了功率谱和频带能量的分析。