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1正弦波定义一正弦定义正弦波正弦波定义

1.正弦波定义

f1=50; % 频率1

f2=100; % 频率2

fs=2*(f1+f2); % 采样频率

Ts=1/fs; % 采样间隔

N=120; % 采样点数

n=1:N;

y=sin(2*pi*f1*n*Ts)+sin(2*pi*f2*n*Ts); % 正弦波混合

figure(1)

plot(y);

ti tle('两个正弦信号')

figure(2)

stem(abs(fft(y)));

ti tle('两信号频谱')

%% 2.小波滤波器谱分析

h=wfilters('db30','l'); % 低通

g=wfilters('db30','h'); % 高通

h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）

figure(3);

stem(abs(fft(h)));

ti tle('低通滤波器图')

figure(4);

stem(abs(fft(g)));

ti tle('高通滤波器图')

%% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现)

sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量)

sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量)

figure(5); % 信号图

subplot(2,1,1)

plot(real(sig1));

ti tle('分解信号1')

subplot(2,1,2)

plot(real(sig2));

ti tle('分解信号2')

figure(6); % 频谱图

subplot(2,1,1)

stem(abs(fft(sig1)));

ti tle('分解信号1频谱')

subplot(2,1,2)

stem(abs(fft(sig2)));

ti tle('分解信号2频谱')

%% 4.MALLET重构算法

sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取

sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取

sig1=dyadup(sig1); % 2插值

sig2=dyadup(sig2); % 2插值

sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零

sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零

hr=h(end:-1:1); % 重构低通

gr=g(end:-1:1); % 重构高通

hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位

sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频sig=sig1+sig2; % 源信号

%% 5.比较

figure(7);

subplot(2,1,1)

plot(real(sig1));

ti tle('重构低频信号');

subplot(2,1,2)

plot(real(sig2));

ti tle('重构高频信号');正弦波滤波器

figure(8);

subplot(2,1,1)

stem(abs(fft(sig1)));

ti tle('重构低频信号频谱');

subplot(2,1,2)

stem(abs(fft(sig2)));

ti tle('重构高频信号频谱');

figure(9)

plot(real(sig),'r','linewidth',2);

hold on;

plot(y);

legend('重构信号','原始信号')

ti tle('重构信号与原始信号比较')

本文发布于:2024-09-21 18:49:14，感谢您对本站的认可！

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