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2732669_wavelet.rar_小波分析与相干_MATLAB

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简介:
这段资料包含了关于小波分析及其在信号处理中的应用的相关MATLAB代码和教程。主要探讨了如何利用小波变换进行信号的分解、重构及相干性分析,适合于研究和工程实践使用。 关于小波分析相干图的代码分享,希望能对大家有所帮助,并欢迎大家就其中可能存在的问题进行讨论。

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  • 2732669_wavelet.rar__MATLAB
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    这段资料包含了关于小波分析及其在信号处理中的应用的相关MATLAB代码和教程。主要探讨了如何利用小波变换进行信号的分解、重构及相干性分析,适合于研究和工程实践使用。 关于小波分析相干图的代码分享,希望能对大家有所帮助,并欢迎大家就其中可能存在的问题进行讨论。
  • WTCR12_
    优质
    本研究聚焦于WTCR12赛事数据中的信号处理技术,深入探讨了相干分析和多小波分析方法的应用,旨在提升对复杂信号特征的理解及数据分析效率。 用于多小波分析的工具可以进行小波相干制图,并支持多尺度或多要素的小波相干性分析。
  • 交叉
    优质
    小波交叉与相干分析是一套用于研究时间序列数据中不同信号间复杂关系的方法。它结合了小波变换和频谱分析技术,能够有效揭示非平稳过程中的动态相互作用模式。此方法在神经科学、气象学等领域有广泛应用。 交叉小波和相干小波的代码及示例讲解通俗易懂且操作简单。
  • wavelet.rar_matlab _图谱__性_依性
    优质
    本资源提供基于MATLAB的小波相干分析工具包,适用于进行时间序列数据之间的相干性和相依赖性的研究。包含相关代码和示例图谱展示。 已在MATLAB上实现了时间序列的小波相干性分析,并绘制了图谱。
  • 的代码
    优质
    本项目包含了一系列关于小波分析和小波相干性的Python代码,适用于信号处理、时间序列分析等多个领域。 小波分析及其相关实验代码(MATLAB)可用于长时间序列数据的变化周期特点分析以及两个或多个时间序列数据的相关性分析。文件夹内包含一份空气质量的实验数据供参考。
  • wavelet-coherence-master.rar__方差_
    优质
    本资源为“wavelet-coherence-master”项目文件,专注于小波相干性分析及方差计算,适用于深入研究信号处理领域的小波变换技术。 这是一款小波分析的代码,包含了功率谱、小波系数及方差的计算方法和绘图命令。
  • 交叉工具箱-MATLAB开发
    优质
    交叉小波与小波相干分析工具箱-MATLAB开发是一款专为研究人员设计的MATLAB工具箱,它提供了先进的交叉小波和小波相干分析方法,帮助用户深入探究不同时间序列数据间的非线性关系。该工具箱功能强大且操作简便,适用于气候学、地震学等多个领域的数据分析与研究。 这是一个工具箱,可以很容易地进行小波相干分析:缩略图是通过调用生成的: d1=load(jao.txt); d2=load(jbaltic.txt); 世贸中心(d1,d2) wt:连续小波图 xwt:交叉小波图 wtc:小波相干图
  • 使用Python的pycwt库进行交叉
    优质
    本简介介绍如何运用Python的pycwt库执行小波变换中的相干性和交叉分析,深入探讨时间序列数据之间的复杂关系。 使用Python的pycwt包可以实现小波相干和小波交叉的功能。
  • 的MATLAB代码_MATLAB_
    优质
    本代码包提供了一系列使用MATLAB进行信号处理的函数,专注于计算和分析时间序列数据中的偏相干关系。适用于科研人员及工程师探索复杂系统间的相互依赖性。 对于多输入单输出的问题,偏向于进行解耦分析以减少输入间的干扰。
  • FSK.rar_FSK_fsk _fsk 和非_fsk非_matlab-fsk非
    优质
    本资源包提供FSK(频移键控)通信系统中相干与非相干解调的MATLAB实现,包括源代码及示例数据,适用于学习与研究。 标题中的FSK.rar是指一个关于频率移键控(Frequency Shift Keying, FSK)技术的压缩文件,包含了相干解调与非相干解调的具体实现方法。作为一种广泛应用在无线通信及数据传输领域的数字调制方式,FSK通过改变载波频率来表示二进制信息。 该文档详细描述了如何使用MATLAB代码实现FSK的技术细节,并将其实现过程分为两个主要部分:相干解调和非相干解调。其中,相干解调需要接收信号与本地精确同步的载波进行匹配以完成解码工作;而非相干解调则不依赖于这种严格的频率对准条件,虽然在复杂度上可能较低但性能略逊一筹。 文件中还使用了诸如“fsk_相干”、“fsk非相干”等关键词来突出文档的重点内容。此外,“matlab-fsk非相干”的标签进一步表明代码是用MATLAB语言编写的,并主要用于实现和分析FSK的非相干解调过程。 在实际操作过程中,利用MATLAB进行FSK信号处理通常涉及以下步骤: 1. **数据调制**:将二进制序列转换为不同频率值来代表0或1。这一步骤中可以使用`modulate`函数结合特定的FSK类型(如2FSK、4FSK等)实现。 2. **载波生成**:创建与所选FSK调制模式匹配的正弦波信号作为载波,MATLAB中的`sin`函数可用于此目的。 3. **信号相乘**:将二进制数据对应的频率序列与生成的载波进行乘法运算以形成已调制信号。 4. **信道仿真**:模拟实际传输环境对FSK信号的影响,例如通过添加高斯白噪声来反映通信中的干扰和衰减现象。MATLAB提供了`awgn`函数用于此目的。 5. **解码过程**: - 对于相干解调而言,它利用一个与发送端同步的本地载波进行混频处理后经过低通滤波器恢复原始数据。 - 非相干解法则通常依赖信号能量的变化或过零点检测来识别频率变化。 6. **误码率评估**:通过比较接收后的二进制序列和初始输入值,计算出传输过程中的错误数量以衡量系统的性能。 压缩包内的MATLAB代码为用户提供了完整的FSK调制与解调实现方案,并且支持相干及非相干两种不同的解调方式。这使得研究者能够深入理解该技术的工作原理并进行进一步的测试和分析。