Kirthi Devleker,Mathworks
通过测量峰之间的距离来确定信号的周期,并使用信号处理工具箱™在嘈杂信号中找到峰值。
信号的峰是最明显的和有用的特征。因此,峰值分析是信号处理的重要领域。您可能希望在信号中找到有多少张峰值,它们彼此相距多远,或者是否遵循某种模式。在此视频中,我将向您展示如何使用查找峰值函数检测,定位和显示信号的峰值。我将专注于两个典型的任务 - 通过测量其峰值之间的距离和在嘈杂的信号中找到峰值来确定信号的时段。
让我们将一些数据加载到Matlab中®。这里的剧情显示了过去300年随着时间的推移所观察到的太阳黑子的数量。太阳黑子是太阳表面上出现的斑点或斑块。
已知他们的号码定期变化。信号清楚地包含许多峰。让我们使用查找峰值函数来查看它们的位置。该函数阻止信号并在不输出参数调用时显示所有峰值。
您可以限制使用最终峰值选项显示的峰值数。这里,我选择显示前15个峰值。您可能还想过滤掉其如此接近其他人的峰值,以至于他们不提供新信息。使用最小峰值距离选项来忽略那些紧密间隔的峰值。有关可用属性列表,请参阅查找峰的文档。
我们现在可以计算最大值之间的距离,以查看太阳黑子活动峰值的频率。找到峰值显示峰值的幅度及其位置。将函数应用于信号返回多年期间和高峰年份的太阳黑子。
我将最小峰值距离参数设置为6,以忽略紧密间隔的峰值。我们看到第一个高峰发生在1705年,这是1717年的第二年,差饷地纪二十四岁。第一和第二峰之间有12年的间隔,第二和第三次,第三个等等,等等。我们可以在高峰年份使用差异功能并找到平均间隔。该数字结果为10.96年,大约等于11年的实际太阳黑子周期。
接下来,我们将看到如何在嘈杂信号中检测峰值。让我们在Matlab中加载ECG信号的片段。尽管有所有的噪音,我们会在心电图信号中看到重复结构。
最明显的上下模式称为QRS复合物。心脏病学家使用QRS复合物的属性来诊断异常心脏行为。峰值称为R波。要检测它们,请将最小峰值高度选件设置为0.5毫伏。由于噪声,有一些不是R波的峰值可能高于0.5阈值。要过滤误报,我们可以通过将最小峰值距离设定为200来施加最小的峰值峰值分离。
R波在R波是S的波线之后的下降峰值。要找到它们,我们可以完全按前按照将信号翻转后倒置。在R波之前的倾斜右侧称为Q波。这些更难检测,因为它们要小得多,并且经常被埋在噪音中。一种解决方案是通过使用平滑过滤器来消除一些噪声。Savitzky-Golay过滤器是清理信号的流行工具。
如果我们绘制原始和平滑的数据,我们可以看到过滤使Q波更清楚地脱颖而出。我们现在可以检测,定位和显示Q峰值,就像我们用R和S波一样。一旦我们发现并表征了三组峰值,我们就可以详细研究ECG信号。有关更多详细信息,请参阅信号处理工具箱文档中的峰值分析示例。
您还可以从以下列表中选择一个网站:
选择中国网站(以中文或英文)以获取最佳网站性能。其他MathWorks国家网站未优化您的位置。