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信号多重解像度アナライザー

時間軸を揃えた成分に信号を分解

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説明

信号多重解像度アナライザー アプリは、実数値の 1 次元信号の多重レベル ウェーブレットに基づいた分解やデータ適応に基づいた分解を可視化して結果を比較するための対話型ツールです。このアプリは、単精度データと倍精度データをサポートしています。このアプリでは、以下を行うことができます。

  • 自分の MATLAB® ワークスペース内のすべての実数値の 1 次元信号にアクセスする。

  • 固定帯域幅およびデータ適応の多重解像度解析 (MRA) 法を使用して分解を生成する。

    • 固定帯域幅: 最大重複離散ウェーブレット変換 (MODWT) (既定)、および調整可能な Q 係数ウェーブレット変換 (TQWT)

    • データ適応: 経験的モード分解 (EMD)、経験的ウェーブレット変換 (EWT)、および変分的モード分解 (VMD)

  • 既定のパラメーターを調整し、複数の分解を可視化して比較する。

  • 信号の再構成に含める分解レベルを選択する。

  • 分解レベルの周波数範囲を取得する

  • 複数のレベルにおける信号の相対エネルギーを特定する。

  • 再構成した信号と分解をワークスペースにエクスポートする。

  • MATLAB スクリプトを生成することにより、ワークスペースで分解を再作成する。

Signal Multiresolution Analyzer app

信号多重解像度アナライザー アプリを開く

  • MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [信号処理と通信] でアプリのアイコンをクリックします。

  • MATLAB コマンド プロンプト: signalMultiresolutionAnalyzer と入力します。

例

パラメーター

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多重解像度解析 (既定) を生成するために使用する直交ウェーブレット ファミリ。以下を指定します。

  • sym — Symlet

  • coif — Coiflet

  • db — Daubechies ウェーブレット

  • fk — Fejér-Korovkin ウェーブレット

Wavelet パラメーターは、多重解像度解析の生成のみに適用されます。

ウェーブレットの詳細については、関数 waveinfo を使用してください。たとえば、Daubechies ウェーブレットの詳細を調べるには、「waveinfo('db')」と入力します。

経験的モード分解で包絡線構築に使用する内挿法。次のいずれかを指定します。

  • spline — 3 次スプライン内挿

  • pchip — 区分的 3 次エルミート内挿多項式法

Interpolation パラメーターは、経験的モード分解の生成のみに適用されます。経験的モード分解を作成するときに、アプリで他のオプションを変更できます。詳細については、emd を参照してください。

プログラムでの使用

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signalMultiresolutionAnalyzer は、信号多重解像度アナライザー アプリを開きます。アプリが初期化されたら、[インポート] をクリックして解析用の信号をインポートします。

signalMultiresolutionAnalyzer(sig) は、信号多重解像度アナライザー アプリを開き、sym4 ウェーブレットと既定設定により modwtmra と modwt を使用して、sig の多重解像度解析をインポート、分解、プロットします。

sig はワークスペースの変数です。sig は次のいずれかになります。

  • 1 行 N 列または N 行 1 列の実数値のベクトル。

  • 単精度または倍精度のデータ。

既定では、このアプリは分解レベルをサンプル インデックスの関数としてプロットします。時間に関してプロットするには、このアプリを使用してサンプルレートまたはサンプル周期を設定できます。

ヒント

  • マルチチャネル信号の 1 つのチャネルを分解するには、プログラムでチャネルをインポートします。たとえば、次のコマンドを使用して、マルチチャネルの EEG データ セット Espiga3 の 10 番目のチャネルを分解します。

    load Espiga3
signalMultiresolutionAnalyzer(Espiga3(:,10))

  • 異なる 1 次元信号を同時に分解するには、信号多重解像度アナライザーの複数のインスタンスを実行します。

  • MODWT 分解法や TQWT 分解法の場合、信号多重解像度アナライザーによって生成されたスクリプトは、gpuArray (Parallel Computing Toolbox)入力をサポートします。

アルゴリズム

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参照

[1] Percival, Donald B., and Andrew T. Walden. Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Cambridge ; New York: Cambridge University Press, 2000.

バージョン履歴

R2018b で導入

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参考

アプリ

関数

トピック