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連続ウェーブレット解析

この例では、連続ウェーブレット変換 (CWT) を使用して時間-周波数解析を行う方法について説明します。連続ウェーブレット解析は、信号およびイメージの時間-スケール/時間-周波数解析を提供します。Wavelet Toolbox™ ソフトウェアは、1 次元信号の連続ウェーブレット変換をサポートする、コマンド ラインと対話型機能の両方を備えています。

周波数が 100 Hz および 50 Hz の 2 つの正弦波とホワイト ノイズで構成される信号を作成します。2 つの正弦波のサポートは互いに素です。100 Hz の正弦波は t = 0 で始まり、持続時間は 1 秒です。100 Hz の正弦波は振幅が 2 です。50 Hz の正弦波は 3 秒で始まり、持続時間は 2 秒です。50 Hz の正弦波は振幅が 1 です。サンプリング周波数は 1 kHz です。信号長は 5000 サンプルです。

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));

信号をプロットします。

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

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

cwtを使用して信号の CWT を求め、そのスカログラムをプロットします。カラー バーの正弦波成分の大きさは、スケールが異なっていても基本的にそれらの振幅になります。

cwt(x,Fs)

Figure contains an axes object. The axes object with title Magnitude Scalogram contains 3 objects of type image, line, area.

参考

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