确定的周期信号通过测量峰之间的距离,并找到峰值在嘈杂的信号通过信号处理工具箱™。
最明显的信号的峰值和有用的特性。因此,峰值分析是信号处理的一个重要领域。你可能想知道有多少山峰的信号,他们之间的差距有多远,或者他们是否遵循某种模式。在这个视频中,我将向您展示如何探测、定位和显示使用发现山峰函数信号的峰值。我将集中在两个典型tasks-determining周期信号通过测量其峰之间的距离,发现山峰在嘈杂的信号。
让我们一些数据加载到MATLAB®。情节在这里显示,太阳黑子的数量已观察到随着时间的推移,在过去的300年。太阳黑子是斑点或斑块,出现在太阳的表面。
他们的号码是周期性的变化而变化。显然信号包含许多山峰。让我们使用找到山峰函数来查看。功能块的信号和显示所有的山峰时不带输出参数调用。
你可以限制峰值的数量显示通过使用峰值选项。在这里,我选择了显示前15的山峰。你也可以过滤掉的山峰,是如此接近别人,他们不提供新的信息。使用最小峰值距离选项来忽略这些密集的峰值。请参考文档的寻找可用的属性列表的山峰。
我们现在可以计算最大值之间的距离往往看到太阳黑子活动高峰。找到峰值显示的振幅峰值及其位置。应用函数信号返回一个黑子的数量高峰年,高峰年。
我设置了最小峰值距离参数6忽略密集峰。我们看到第一个高峰出现在1705年,第二次在1717年,等等。有12年的间隔之间的第一和第二高峰,第二和第三之间的10年,等等。我们可以使用diff函数峰值年,发现平均间隔。这个数字是10.96年,约等于实际的11年的太阳黑子周期。
接下来,我们将看到如何检测峰值在嘈杂的信号。让我们在MATLAB加载ECG信号的一个片段。尽管所有的噪音,我们看到一个重复结构ECG信号。
最明显的上下模式称为QRS波群。心脏病学家利用QRS波群的属性诊断心脏异常的行为。的山峰被称为R波。检测,设置最小峰高选择0.5毫伏。有机会,一些山峰不R波比0.5阈值可能更高,因为噪音。过滤掉误报,我们可以征收最低峰分离通过设置最小距离200年达到顶峰。
后下峰右R波的S波。找到它们,我们可以进行完全翻转信号后翻了个底朝天。前的下降对R波被称为Q波。这些很难发现,因为他们要小得多,经常埋在噪音。一个解决方案是使用平滑滤波器消除噪声的一些。Savitzky-Golay过滤器是一个流行的工具清理信号。
如果我们画出原始和平滑的数据,我们可以看到,过滤了Q波显得更突出。我们现在可以探测、定位和显示问山峰就像我们的R和S波。一旦我们发现和特征峰的三组,我们准备详细研究心电信号。更多详细信息,请参阅峰值分析信号处理工具箱中的示例文档。
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