之前的文章信號頻域分析方法的理解(頻譜、能量譜、功率譜、倒頻譜、小波分析)中提到了離散小波分解的例子，其參考代碼如下：

t_s = 0.005; %采樣周期

t_start = 0.001; %起始時間

t_end = 10; %結束時間

t = t_start : t_s : t_end;

y = 10*sin(2*pi*0.5*t)+3*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20*t)+3*randn(1,length(t)); %生成信號

len = length(y);

%生成突變信號

y2 = 50*sin(2*pi*50*t);

for i = 1: len

if i>=601&&i<=604

y(i) = y(i)+y2(i);

else

y(i) = y(i);

end

end

figure

plot(y) %繪制原始信號

[c,l] = wavedec(y,5,'db5');

%重構1~5層細節函數

d5 = wrcoef('d',c,l,'db5',5);

d4 = wrcoef('d',c,l,'db5',4);

d3 = wrcoef('d',c,l,'db5',3);

d2 = wrcoef('d',c,l,'db5',2);

d1 = wrcoef('d',c,l,'db5',1);

%重構1~5層近似函數

a5 = wrcoef('a',c,l,'db5',5);

a4 = wrcoef('a',c,l,'db5',4);

a3 = wrcoef('a',c,l,'db5',3);

a2 = wrcoef('a',c,l,'db5',2);

a1 = wrcoef('a',c,l,'db5',1);

figure

subplot(4,2,1);

plot(a1)

subplot(4,2,2);

plot(d1)

subplot(4,2,3);

plot(a2)

subplot(4,2,4);

plot(d2)

subplot(4,2,5);

plot(a3)

subplot(4,2,6);

plot(d3)

subplot(4,2,7);

plot(a4)

subplot(4,2,8);

plot(d4)

結果如下：

原始信號

離散小波分析結果

左側四行是1~4階的近似信號，右側四行是1~4階的細節信號。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab频域怎么提取特征值,补充：频域特征值提取的MATLAB代码实现（小波分析）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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