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連続ウェーブレット変換からの周波数局在型の再構成および時間局在型の再構成

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阪神淡路大震災データの周波数局在型の Approximation を再構成します。CWT から周波数範囲が [0.030, 0.070] Hz の情報を抽出します。

load kobe

データの CWT を求めます。

[wt,f] = cwt(kobe,1);

地震データを再構成して、信号の平均値を変換後のデータに追加します。

xrec = icwt(wt,[],f,[0.030 0.070],'SignalMean',mean(kobe));

元のデータと周波数範囲が [0.030, 0.070] Hz のデータをプロットして比較します。

subplot(2,1,1)
plot(kobe)
grid on
title('Original Data')
subplot(2,1,2)
plot(xrec)
grid on
title('Bandpass Filtered Reconstruction [0.030 0.070] Hz')

CWT では、周波数の代わりに期間を使用することもできます。エルニーニョ データを読み込み、その CWT を求めて、期間を年単位で指定します。

load ninoairdata
[cfs,period] = cwt(nino,years(1/12));

2 ～ 8 年目の逆 CWT を求めます。

xrec = icwt(cfs,[],period,[years(2) years(8)]);

再構成されたデータの CWT をプロットします。2 ～ 8 年目の期間に帯域外のエネルギーがないことに注目します。

figure
cwt(xrec,years(1/12))

元のデータと 2 ～ 8 年目について再構成されたデータを比較します。

figure
subplot(2,1,1)
plot(nino)
grid on
title('Original Data')
subplot(2,1,2)
plot(xrec)
grid on
title('El Nino Data - Years 2-8')