Kirthi Devleker,Mathworks
通过测量峰值之间的距离来确定一个信号的周期,并使用信号处理工具箱™找到噪声信号中的峰值。
信号的峰值是最明显和有用的特征。因此,峰分析是信号处理的一个重要领域。你可能想知道信号中有多少个峰,它们彼此之间的距离有多远,或者它们是否遵循某种模式。在本视频中,我将向您展示如何使用查找峰值函数来检测、定位和显示信号的峰值。我将集中讨论两个典型的任务——通过测量峰值之间的距离来确定信号的周期,以及在噪声信号中找到峰值。
让我们把一些数据载入MATLAB®.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。
它们的数量是周期性变化的。这个信号显然包含许多峰。让我们使用查找峰值函数来查看它们的位置。当在没有输出参数的情况下调用该函数时,该函数将阻塞信号并显示所有峰值。
您可以使用结束峰值选项来限制显示峰值的数量。在这里,我选择显示前15个峰值。您可能还想过滤掉与其他峰值太接近而不能提供新信息的峰值。使用最小峰值距离选项忽略那些紧密间隔的峰值。有关可用属性的列表,请参阅find peaks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,以忽略密集间隔的峰值。我们看到第一个高峰出现在1705年,第二个高峰出现在1717年等等。第一个和第二个峰值之间有12年的间隔,第二个和第三个峰值之间有10年的间隔,以此类推。我们可以利用差分函数对峰值年求出平均区间。这个数字是10.96年,大约等于太阳黑子的实际周期为11年。
接下来,我们将看到如何检测噪声信号中的峰值。让我们在MATLAB中加载心电信号的一个片段。尽管有这么多的噪声,我们还是在心电信号中看到了一个重复的结构。
最明显的向上向下的模式被称为QRS复合体。心脏病学家利用QRS波的特性来诊断心脏的异常行为。向上的波峰叫做R波。要检测它们,将最小峰值高度选项设置为0.5毫伏。由于噪声的影响,一些不是R波的峰值可能会高于0.5的阈值。为了过滤出假阳性,我们可以通过设置最小峰值距离为200来设置最小峰与峰之间的间隔。
R波之后的下降峰是S波。要找到它们,我们可以像之前一样把信号倒过来。在R波之前的下降称为Q波。它们更难以探测,因为它们更小,而且经常被噪声掩盖。一种解决方案是使用平滑滤波器来消除一些噪声。Savitzky-Golay滤波器是一种流行的信号清除工具。
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。
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