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matlab信号分析工具箱

发布时间:2022-01-24 18:57:48

『壹』 用matlab进行频谱分析应该用什么工具箱

SPTool是MATLAB信号处理工具箱中自带的交互式图形用户界面工具,它包含了信内号处理工具箱中的容大部分函数,可以方便快捷地完成对信号、滤波器及频谱的分析、设计和浏览。在本例中按以下步骤完成滤波器的设计和滤波: 创建并导入信号源。 在MATLAB...

『贰』 matlab调用不了信号处理工具箱的函数

说明你的matlab工具箱里没有这个函数,从别的可以运行的matlab中的toolbox中查找这个函数文件(m文件),然后复制到你的toolbox里,再尝试应该就没问题了

『叁』 matlab小波分析工具箱的使用方法 求详细过程

  1. 将原始数据文件夹到装有matlab的电脑

  2. 打开matlab软件,进入软件主界面

  3. 在软件的左下方找到start按钮,点击选择toolbox,然后选择wavelet

  4. 进入wavemenu界面,选择一维小波中的wavelet1-D并进入

5.将数据文件(.Mat格式)托到matlab软件主界面的workspace

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

7.选择要处理的信号,界面出现loaded信号,这就是没有去噪前的原

始信号

8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析

9.分析后在左边栏目中出现s,a*,d*,其中s为原信号,a*为近似信号,d*为细节信号

10.然后点击denoise去噪

11.阈值方法常用的有4种fixed(固定阈值),rigorsure,heusure,minmax根据需要选择,一般情况下rigorsure方式去噪效果较好

12.oft(软阈值),hard(硬阈值)一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑

13.在噪声结构中选择unscaled white noise,因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声

14.在噪声结构下面的数值不要随意改,这是系统默认的去噪幅度

15.点击denoise开始正式去噪

16.在此窗口下点击file-save denoised singal,保存输出去噪后的信号

17.去噪结束

18.去噪结束后,把去噪后信号(.mat格式)拖至matlab主界面的workspace中,与原信号一起打包,以便以后计算统计量

19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量

20.得出统计量和特征量后结束

『肆』 如何使用matlab中的工具箱

如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如:控制系统工具箱包含如下功能:
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应)
频域响应(Bode图、Nyquist图)
根轨迹、极点配置

较为常见的matlab控制箱有:

控制类:

控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱(system identification toolbox)
鲁棒控制工具箱(robust control toolbox)
神经网络工具箱(neural network toolbox)
频域系统识别工具箱(frequency domain system identification toolbox)
模型预测控制工具箱(model predictive control toolbox)
多变量频率设计工具箱(multivariable frequency design toolbox)

信号处理类:
信号处理工具箱(signal processing toolbox)
滤波器设计工具箱(filter design toolbox)
通信工具箱(communication toolbox)
小波分析工具箱(wavelet toolbox)
高阶谱分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox)

其它工具箱:
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱(symbolic math toolbox)
定点工具箱(fixed-point toolbox)
射频工具箱(RF toolbox)

1990年,MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具,并命名为Simulab,使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段,1992年正式命名为Simulink,即simu(仿真)和link(连接)。matlab7.0里的simulink为6.0版本,matlab6.5里的simulink为5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件,它用框图表示系统的各个环节,用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易,只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令,此时出现一个SIMULINK窗口,包含七个模型库,分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源,其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式:延迟,零-极点,滤波器,离散传递函数,离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式:加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式:绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块,用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性,SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库,每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型,定义好模型参数,将各模型连接起来,然后设置系统参数,如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法,用户根据仿真要求选择适当的算法。

当然,不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。

另外,Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库,给快速建模提供了很大的便利。

『伍』 用matlab 做时间序列分析应该用什么工具箱

要把抄这个工具箱添加进matlab 中就行了。具体方法:如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。
如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某 个目录,然后用ddpath(对于多个目录的使用genpath()或者pathtool添 加工具箱的路径,然后用which newtoolbox_command.m来检验是否可 以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
具体请看工具箱自己代的README文件。

『陆』 MATLAB信号处理工具箱到哪里下载

安装程序里有啊,安装的时候选上就行了

『柒』 matlab里有什么工具箱,可以用FFT(快速傅立叶变换)做频谱分析

1、采样数据导入Matlab 。
采样数据的导入至少有三种方法。
第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式,这种方法仅适用于数据量比较小的采样。
第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作,具体操作步骤为:File --> Import Data,然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件,根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大,但又不是太大的数据。
第三种方法,使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load等,如采样数据保存在txt文件中,则推荐使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组,将每组的第一个数据送给列向量a,第三个数送给列向量b,第二个数据丢弃。命令类似于C语言,详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量,且录入速度相当快,一百多万的数据不到20秒即可录入。
2、对采样数据进行频谱分析 。
频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了,对应的命令即 fft ,简单使用方法为:Y=fft(b,N),其中b即是采样数据,N为fft数据采样个数。一般不指定N,即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果,与b的元素数相等,为复数。以频率为横坐标,Y数组每个元素的幅值为纵坐标,画图即得数据b的幅频特性;以频率为横坐标,Y数组每个元素的角度为纵坐标,画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下: clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率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);
%上面模拟对信号进行采样,得到采样数据p,下面对p进行频谱分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信号 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('频谱图 (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')
对于现实中的情况,采样频率fs一般都是由采样仪器决定的,即fs为一个给定的常数;另一方面,为了获得一定精度的频谱,对频率分辨率F有一个人为的规定,一般要求F<0.01,即采样时间ts>100秒;由采样时间ts和采样频率fs即可决定采样数据量,即采样总点数N=fs*ts。这就从理论上对采样时间ts和采样总点数N提出了要求,以保证频谱分析的精准度。

『捌』 matlab小波分析工具箱时信号加载出现了问题,请高手看下,谢谢~

这是多变量,也就是多个一维信号同时小波分析,如果是分析一个一维信号,直接使用工具箱的第一个按钮即可

『玖』 怎么样在matlab上找到并使用数字信号处理这个工具箱

把 signal processing 工具箱放到 MATLAB 的 searchpath 中去,再更新一下 cache。

『拾』 matlab 时频分析工具箱怎么用

1.把工具箱解压到一个地方 2.打开matlab 3.File -> Set Path... -> Add with Subfolders... ->选择刚才解压的文件夹 这样就添加完成了,你就可以调用工具箱回中的函数了。答我添加了个时频分析的工具箱,就这样操作,可以使用。

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