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分析工具箱

發布時間:2021-01-31 08:49:30

❶ 用matlab 做時間序列分析應該用什麼工具箱

要把抄這個工具箱添加進matlab 中就行了。具體方法:如果是Matlab安裝光碟上的工具箱,重新執行安裝程序,選中即可。
如果是單獨下載的工具箱,一般情況下僅需要把新的工具箱解壓到某 個目錄,然後用ddpath(對於多個目錄的使用genpath()或者pathtool添 加工具箱的路徑,然後用which newtoolbox_command.m來檢驗是否可 以訪問。
如果能夠顯示新設置的路徑,則表明該工具箱可以使用了。
具體請看工具箱自己代的README文件。

❷ matlab 時頻分析工具箱怎麼用

1.把工具箱解壓到一個地方 2.打開matlab 3.File -> Set Path... -> Add with Subfolders... ->選擇剛才解壓的文件夾 這樣就添加完成了,你就可以調用工具箱回中的函數了。答我添加了個時頻分析的工具箱,就這樣操作,可以使用。

❸ SPC軟體的統計分析工具箱包括哪些方面

抄SPC.NET(賽微統計製程式控制襲制與分析系統)的統計分析工具箱包括:回歸分析(Regression Analysis)、方差分析(ANOVA)、相關性分析(Correlations)、假設檢驗(Hypothesis Test)、參數估計(Parameters Estimate)等。

❹ matlab小波分析工具箱的使用方法 求詳細過程

  1. 將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦

  2. 打開matlab軟體,進入軟體主界面

  3. 在軟體的左下方找到start按鈕,點擊選擇toolbox,然後選擇wavelet

  4. 進入wavemenu界面,選擇一維小波中的wavelet1-D並進入

5.將數據文件(.Mat格式)托到matlab軟體主界面的workspace

6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal

7.選擇要處理的信號,界面出現loaded信號,這就是沒有去噪前的原

始信號

8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析

9.分析後在左邊欄目中出現s,a*,d*,其中s為原信號,a*為近似信號,d*為細節信號

10.然後點擊denoise去噪

11.閾值方法常用的有4種fixed(固定閾值),rigorsure,heusure,minmax根據需要選擇,一般情況下rigorsure方式去噪效果較好

12.oft(軟閾值),hard(硬閾值)一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑

13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise,因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊

14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改,這是系統默認的去噪幅度

15.點擊denoise開始正式去噪

16.在此窗口下點擊file-save denoised singal,保存輸出去噪後的信號

17.去噪結束

18.去噪結束後,把去噪後信號(.mat格式)拖至matlab主界面的workspace中,與原信號一起打包,以便以後計算統計量

19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量

20.得出統計量和特徵量後結束

❺ matlab 如何調用時頻分析工具箱

找到工具箱是指toolbox嗎 ?之後怎麼辦呢?麻煩說具體一點,要是有圖就更好了。新手報到

❻ matlab 時頻分析工具箱怎麼使用

將文件夾拷貝到MATLAB下work目錄中。
在MATLAB中file菜單下的setpath中添加整個work目錄後保存。

❼ 關於MATLAB時頻分析工具箱怎麼導入

1.把工具箱解壓復到一個地方 2.打開制matlab 3.File -> Set Path... -> Add with Subfolders... ->選擇剛才解壓的文件夾 這樣就添加完成了,你就可以調用工具箱中的函數了。我添加了個時頻分析的工具箱,就這樣操作,可以使用。

❽ matlab里有什麼工具箱,可以用FFT(快速傅立葉變換)做頻譜分析

1、采樣數據導入Matlab 。
采樣數據的導入至少有三種方法。
第一就是手動將數據整理成Matlab支持的格式,這種方法僅適用於數據量比較小的采樣。
第二種方法是使用Matlab的可視化交互操作,具體操作步驟為:File --> Import Data,然後在彈出的對話框中找到保存采樣數據的文件,根據提示一步一步即可將數據導入。這種方法適合於數據量較大,但又不是太大的數據。
第三種方法,使用文件讀入命令。數據文件讀入命令有textread、fscanf、load等,如采樣數據保存在txt文件中,則推薦使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 這條命令將data.txt中保存的數據三個三個分組,將每組的第一個數據送給列向量a,第三個數送給列向量b,第二個數據丟棄。命令類似於C語言,詳細可查看其幫助文件。文件讀入命令錄入采樣數據可以處理任意大小的數據量,且錄入速度相當快,一百多萬的數據不到20秒即可錄入。
2、對采樣數據進行頻譜分析 。
頻譜分析自然要使用快速傅里葉變換FFT了,對應的命令即 fft ,簡單使用方法為:Y=fft(b,N),其中b即是采樣數據,N為fft數據采樣個數。一般不指定N,即簡化為Y=fft(b)。Y即為FFT變換後得到的結果,與b的元素數相等,為復數。以頻率為橫坐標,Y數組每個元素的幅值為縱坐標,畫圖即得數據b的幅頻特性;以頻率為橫坐標,Y數組每個元素的角度為縱坐標,畫圖即得數據b的相頻特性。典型頻譜分析M程序舉例如下: clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%減1使N為偶數 %頻率解析度F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模擬對信號進行采樣,得到采樣數據p,下面對p進行頻譜分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信號 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('頻譜圖 (理想值:[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]) '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
對於現實中的情況,采樣頻率fs一般都是由采樣儀器決定的,即fs為一個給定的常數;另一方面,為了獲得一定精度的頻譜,對頻率解析度F有一個人為的規定,一般要求F<0.01,即采樣時間ts>100秒;由采樣時間ts和采樣頻率fs即可決定采樣數據量,即采樣總點數N=fs*ts。這就從理論上對采樣時間ts和采樣總點數N提出了要求,以保證頻譜分析的精準度。

❾ matlab時頻分析工具箱怎麼用

好雨知時節,當春乃發生。

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