力平王Mathworks
李平强调如何使用MATLAB®应用程序用于信号处理,并通过一个关于心电图信号预处理和分析的演示演示相关应用程序的功能。
首先,她介绍了信号分析仪应用程序,滤波器生成器和滤波器设计师应用程序,小波信号去噪应用程序,信号多分辨率分析仪应用程序。
李平使用信号分析仪应用程序来导入、可视化、分析和预处理心电信号。预处理包括过滤和反趋势。
然后利用Signal Multiresolution Analyzer应用程序进行多分辨率分析,去除代表信号趋势的低频分量,重构无趋势的心电信号。
最后,李平总结了使用MATLAB应用程序进行信号处理的好处。
你好,每个人。在这个视频中,我将向你展示如何使用MATLAB应用程序来做信号处理。首先,我将简单介绍MATLAB提供的一些信号处理应用程序,然后通过一个叫做预处理和分析心电图的演示向大家展示如何使用这些应用程序来进行信号处理。最后是总结。
信号处理涉及我们生活的方方面面,如金融、通信电子、计算机视觉等。通常,我们需要在进行信号处理之前加载或导入信号。MATLAB支持向量、矩阵、时间表和时间序列表示的信号。金宝app
然后对信号进行预处理,通过时频分析对信号进行观测和分析。通常,预处理包括滤波、平滑、重采样、去趋势化和计算包络。这两个步骤,包括信号的预处理和探索,相互迭代,直到分析满足我们的需要。最后,为进一步的特征提取和机器学习目的对信号进行标记。所有分析和预处理的结果都与其他人共享。
接下来,我们将通过演示演示如何使用MATLAB应用程序进行信号分析和预处理。我们用MATLAB试试。
MATLAB将提供一系列具有用户界面的交互应用程序,方便用户更方便地使用。该应用程序涉及MATLAB的所有应用领域,如数学、统计和优化;机器学习和深度学习。我们将要学习的应用程序是关于信号处理的,属于信号处理和通信的标签。
最基本的信号分析仪应用程序提供了一个工具,可视化,测量,分析和比较信号的时间和频率域。最常用的是Filter Builder和Filter Designer应用程序,这样我们就可以很容易地通过下拉菜单和填充参数来设计和分析数字过滤器。
对于波长分析,MATLAB提供了一个小波信号去噪应用程序。使用这个脚本,小波变换去噪信号,并提供了一个信号多分辨率分析仪应用程序,分析和可视化的信号与多分辨率分析。
让我们首先加载并绘制心电图,ECG信号,这是由心跳产生的电子信号。它被广泛用于揭示心脏的健康状况,如是否有心律失常、感染、心动过速和其他疾病。我们可以在这里看到,心电图表示信号的能力。Fs为采样率。t是时间变量。接下来,我们通过命令行或者点击应用程序的图标打开信号分析仪。我们将心电信号拖到显示面板中,在这里添加时间t的时间信息。
我们来检查一下信号的频谱。我们可以看到在60赫兹左右有一个很大的干扰。为了消除干扰,我们需要使用带阻滤波器。该应用程序提供了几种预处理选项,如平滑、低通、高通等。
我们还可以在这里添加自定义函数。在这个例子中,我们使用带阻滤波器。我们进入59赫兹的低通频带频率和61赫兹的高通频带频率。然后我们检查带阻。有人说过这个信号将被覆盖。为了保留原始信号,我们复制了心电信号并将其重命名为ecg_filtered。为了比较两个信号,我们增加了一个显示。
然后我们点击乐队停止。我们可以看到干扰已经被消除了。接下来,我们想要用app提供的那个趋势函数来去除信号的趋势。我们可以看到信号的线性趋势已经被去除了。我们将信号导出到我们的工作区。然而,由运动和心跳引起的变异仍然存在。如何消除这种趋势?小波变换为我们提供了一个有效的工具。
小波变换已广泛应用于各种工程领域,如语音信号处理、多信号处理、图像处理等。什么是小波变换?其基本思想是将信号分解为高频信号,也称为详细信号,以及非频率信号,也称为近似信号发射信号。
通过高通滤波器和低通滤波器,逼近信号继续分解为详细信号和逼近信号。这个过程一直持续到信号被分解成几个子带信号。
例如,如果我们将电平设置为4,采样频率设置为1000赫兹,即看到下一个频率等于500赫兹的信号。它被分解为详细信号和近似信号的四个电平。每个阻带的频率如图所示。
图中显示了基于离散小波变换的信号去趋势原理。首先,利用离散小波变换将输入信号分解为若干个阻带信号,其中一些信号代表信号的趋势。我们可以将该子带的系数设为0,然后通过离散小波逆变换重构信号。这一次,代表趋势的止动带被移除。
让我们看看如何使用信号匹配分辨率和分析仪应用程序去趋势ECG信号。我们可以使用命令行或点击应用程序的图标打开信号多分辨率分析器应用程序。我们加载ecg_filtered信号到应用程序。
默认情况下,使用了sym4小波,分解级别等于4。这个表显示了每个子频带的频率以及每个子频带的相对能量。从这里的图中,我们可以看到没有一个子带可以用来代表信号的趋势。例如,我们进一步将分解级别增加到10。分解程度越高,子带越窄。
现在我们可以看到近似子带可以用来表示信号的趋势。因此,我们通过包括除近似子带之外的所有子带来重构信号。这里的蓝线显示重构信号。我们可以看到信号的趋势已被移除。现在我们可以将重构信号导出到我们的作品中我们可以生成MATLAB脚本以供进一步使用。
来回顾一下我们所做的。首先,我们使用信号分析仪应用程序导入、可视化、分析和预处理心电信号。在这里,预处理包括过滤和反趋势。接下来,我们使用信号多分辨率分析器应用程序来执行多分辨率分析。通过多分辨率分析,去除代表信号趋势的低频分量。
综上所述,MATLAB中的信号处理应用程序为我们提供了更加友好的用户界面。它们使我们更方便地进行信号分析和预处理任务。不熟悉MATLAB命令的用户可以更快地完成相关工作。图形用户界面为我们调整不同算法的参数提供了一种更方便的方法。
我希望你们现在知道如何使用MATLAB应用程序来做信号处理。如果您需要更多信息,请查看下面描述中的文档和其他资源。谢谢你!
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