CWT-Matlab-Funktion [geschlossen]

Versuchen Sie zu erraten, welches Signal Sie analysieren und welchen Zweck dies hat eine Demo auf einem realen Signal mit dem halben Fourier-Spektrum und dem entsprechenden kontinuierlichen Wavelet-Transformations-Skalogramm.

Hier vermute ich, dass das Signal zu kurz ist (ohne weitere Ziele), als dass FFT und CWT interpretierbare Ergebnisse liefern könnten. Der Matlab-Code lautet:

nsample = 64; % An odd number timeSampling = 1/nsample; time = (0:nsample-1)*timeSampling; ratioSecondHalf = 20; data = zeros(nsample,1); data(1:nsample/2,1) = rand(nsample/2,1)-0.5; data = medfilt1(data,5); data(nsample/2+1:end,1) = rand(nsample/2,1)/ratioSecondHalf; [fftR,fftAxe] = FFTR(data,timeSampling); [cwtCoeff,cwfFreq] = cwt(data,1:64,"morl",timeSampling); figure(1);clf subplot(3,1,1) plot(time,data,"x-");;axis tight xlabel("Time (a. u.)") ylabel("Amplitude (a. u.)") subplot(3,1,2) plot(fftAxe,fftR,"x-");axis tight xlabel("Frequency (a. u.)") ylabel("Amplitude (a. u.)") subplot(3,1,3) h=imagesc("XData",time,"YData",2*cwfFreq/pi,"CData",abs(cwtCoeff));axis tight xlabel("Time (a. u.)") ylabel("Frequency (a. u.)") 

FFTR.m wird von hier abgerufen.

Kommentare

• Ich ' habe dies auch bei einem längeren Signal versucht, aber es gab mir immer noch Spaghetti, ich denke es ' s, weil es ' nicht stationär ist, wie Sie sagten.
• Irgendwo fehlt der absolute Wert
• Und bei der längeren Länge geht es um Interpretierbarkeit, nicht um Spaghetti.
• Ich habe es mit absolutem Wert gemacht und bessere Ergebnisse erzielt, keine Spaghetti mehr.
• Gut, Spaghetti entstehen durch das Zeichnen von Komplexen Werte als 2D-Punkte (real + imaginär)