range FMCW（调频连续波）雷达测距matlab程序仿真
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急求——将OMP算法用于正弦信号的频率估计的matlab算法
各位虫友，本人急求将OMP算法用于正弦信号频率估计的matlab算法，赏金10~~~~谢谢各位了
建议看看《信号与图像的稀疏分解及初步应用》,作者是西南交大的王建英老师，里面有这个程序。 : Originally posted by 木易山水 at
建议看看《信号与图像的稀疏分解及初步应用》,作者是西南交大的王建英老师，里面有这个程序。 好的&&非常感谢 : Originally posted by 木易山水 at
建议看看《信号与图像的稀疏分解及初步应用》,作者是西南交大的王建英老师，里面有这个程序。 额& &弱弱的问一下怎么把金币给你呢& &小弟新手求教 : Originally posted by kyle0913 at
额& &弱弱的问一下怎么把金币给你呢& &小弟新手求教... 哈哈，金币无所谓了。 : Originally posted by 木易山水 at
哈哈，金币无所谓了。
... 额~~既然这样~~~~那就谢谢前辈啦那我就送花吧& &哈哈
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基于频率抽样法和Matlab的FIR数字滤波器的设计
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matlab化imf分量的瞬时频率图，瞬时幅值图，以及原信号的...
这里是用希尔伯特黄变换做的EMD 分解程序，现在想输入一个电压闪变信号，然后对其分析，想要画出分解后的各个imf分量的在0到20秒的图，瞬时频率图，瞬时幅值图，以及原信号的图形和频谱图，求高手帮忙改一下程序。电压闪变信号可表示为图片表达的式子，A=10倍根号2，m1=0.0131，m2=0.035，wm1=2*pi*10，wm2=2*pi*20，w=50hz，截取20s内的信号，设发生闪变的时间为5s—15s，则有平p（t）=1,5s&t&15s,p（t）=0,t为其他值。万分感谢。。。。
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在画出频谱图最好。。。
同学，你最后调出来了没有？我现在再看hht，有点不太懂，想问问你~
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Powered by小波分析的作用,小波分析matlab实例
小波分析的
　　小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，&小波&就是小的波形。所谓&小&是指它具有衰减性；而称之为&波&则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为&数学显微镜&。
　　小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。现在，它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。 电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图像和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。从数学地角度来看，信号与图像处理可以统一看作是信号处理（图像可以看作是二维信号），在小波分析地许多分析的许多应用中，都可以归结为信号处理问题。现在，对于其性质随时间是稳定不变的信号，处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。
　　事实上小波分析的应用领域十分广泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高分辨率等。
　　(1)小波分析用于信号与图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图像的特征不变，且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。
　　(2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
　　(3)在工程技术等方面的应用。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。
小波分析matlab实例
　　小波分析是近15年来发展起来的一种新的时频分析方法。其典型应用包括齿轮变速控制，起重机的非正常噪声，自动目标所顶，物理中的间断现象等。而频域分析的着眼点在于区分突发信号和稳定信号以及定量分析其能量，典型应用包括细胞膜的识别，金属表面的探伤，金融学中快变量的检测，INTERNET的流量控制等。
　　从以上的信号分析的典型应用可以看出，时频分析应用非常广泛，涵盖了物理学，工程技术，生物科学，经济学等众多领域，而且在很多情况下单单分析其时域或频域的性质是不够的，比如在电力监测系统中，即要监控稳定信号的成分，又要准确定位故障信号。这就需要引入新的时频分析方法，小波分析正是由于这类需求发展起来的。
　　在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。
　　而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。因为这些特定，小波分析可以探测正常信号中的瞬态，并展示其频率成分，被称为数学显微镜，广泛应用于各个时频分析领域。
　　全文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，它们的主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性、消失矩等，都做了简要的说明。在不同的应用场合，各个小波函数各有利弊。
　　小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。
1.2 傅立叶变换与小波变换的比较
　　小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。它自产生以来，就一直与傅立叶分析密切相关。它的存在性证明，小波基的构造以及结果分析都依赖于傅立叶分析，二者是相辅相成的。两者相比较主要有以下不同：
（1）傅立叶变换的实质是把能量有限信号f（t）分解到以{ }为正交基的空间上去；小波变换的实质是把能量有限信号 分解到 （j=1，2，&，J）和 所构成的空间上去。
（2）傅立叶变换用到基本函数只有 ，具有唯一性；小波分析用到的函数（即小波函数）则具有不唯一性，同一个工程问题用不同的小波函数进行分析有时结果相差甚远。小波函数的选用是小波分析应用到实际中的一个难点问题（也是小波分析研究的一个热点问题），目前往往是通过经验或不断的试验（对结果进行对照分析）来选择小波函数。
（3）在频域中，傅立叶变换具有较好的局部化能力，特别是对于那些频率成分比较简单的确定性信号，傅立叶变换很容易把信号表示成各频率成分的叠加和的形式。例如， ，但在时域中，傅立叶变换没有局部化能力，即无法从信号 的傅立叶变换 中看出 在任一时间点附近的性态。事实上， 是关于频率为 的谐波分量的振幅，在傅立叶展开式中，它是由 的整体性态所决定的。
（4）在小波分析中，尺度a的值越大相当于傅立叶变换中 的值越小。
（5）在短时傅立叶变换中，变换系数 主要依赖于信号在 片段中的情况，时间宽度是 （因为 是由窗函数 唯一确定，所以 是一个定值）。在小波变换中，变换系数 主要依赖于信号在 片段中的情况，时间宽度是 ，该时间宽度是随着尺度a变化而变化的，所以小波变换具有时间局部分析能力。
（6）若用信号通过滤波器来结实，小波变换与短时傅立叶变换不同之处在于：对短时傅立叶变换来说，带通滤波器的带宽 与中心频率 无关；相反，小波变换带通滤波器的带宽 则正比于中心频率 ，即
亦即滤波器有一个恒定的相对带宽，称之为等Q结构（Q为滤波器的品质因数，且有 ）。
1.3 小波分析与多辨分析的历史
　　小波理论包括连续小波和二进小波变换，在映射到计算域的时候存在很多问题 ，因为两者都存在信息冗余，在对信号采样以后，需要计算的信息量还是相当的大，尤其是连续小波变换，因为要对精度内所有的尺度和位移都做计算，所以计算量相当的大。而二进小波变换虽然在离散的尺度上进行伸缩和平移，但是小波之间没有正交性，各个分量的信息搀杂在一起，为我们的分析带来了不便。
　　真正使小波在应用领域得到比较大发展的是Meyer在1986年提出的一组小波，其二进制伸缩和平移构成 的标准化正交基。在此结果基础上，1988年S.Mallat在构造正交小波时提出了多分辨分析的概念，从函数分析的角度给出了正交小波的数学解释，在空间的概念上形象的说明了小波的多分辨率特性，给出了通用的构造正交小波的方法，并将之前所有的正交小波构造方法统一起来，并类似傅立叶分析中的快速傅立叶算法，给出了小波变换的快速算法&&Mallat算法。这样，在计算上变得可行以后，小波变换在各个领域才发挥它独特的优势，解决了各类问题，为人们提供了更多的关于时域分析的信息。
　　形象一点说，多分辨分析就是要构造一组函数空间，每组空间的构成都有一个统一的形式，而所有空间的闭包则逼近 。在每个空间中，所有的函数都构成该空间的标准化正交基，而所有函数空间的闭包中的函数则构成 的标准化正交基，那么，如果对信号在这类空间上进行分解，就可以得到相互正交的时频特性。而且由于空间数目是无限可数的，可以很方便地分析我们所关心的信号的某些特性。
下面我们简要介绍一下多分辨分析的数学理论。
定义：空间 中的多分辨分析是指 满足如下性质的一个空间序列 ：
（1）调一致性： ，对任意
（2）渐进完全性： ，
（3）伸缩完全性：
（4）平移不变性：
（5）Riesz基存在性：存在 ，使得 构成 的Risez基。关于Riesz的具体说明如下：
若 是 的Risez基，则存在常数A，B，且，使得：
对所有双无限可平方和序列 ，即
　　满足上述个条件的函数空间集合成为一个多分辨分析，如果 生成一个多分辨分析，那么称 为一个尺度函数。
　　可以用数学方法证明，若 是 的Riesz基，那么存在一种方法可以把 转化为 的标准化正交基。这样，我们只要能找到构成多分辨分析的尺度函数，就可以构造出一组正交小波。
　　多分辨分析构造了一组函数空间，这组空间是相互嵌套的，即
　　那么相邻的两个函数空间的差就定义了一个由小波函数构成的空间，即
　　并且在数学上可以证明 且 ， ，为了说明这些性质，我们首先来介绍一下双尺度差分方程，由于对 ，所以对 ，都有 ，也就是说可以展开成 上的标准化正交基，由于 ，那么 就可以展开成
　　这就是著名的双尺度差分方程，双尺度差分方程奠定了正交小波变换的理论基础，从数学上可证明，对于任何尺度的 ，它在j+1尺度正交基 上的展开系数 是一定的，这就为我们提供了一个很好的构造多分辨分析的方法。
在频域中，双尺度差分方程的表现形式为：
如果 在 =0连续的话，则有
说明 的性质完全由 决定。
2 小波分析的基本理论
2.1 从傅立叶变换到小波变换
　　小波分析属于时频分析的一种，传统的信号分析是建立在傅立叶变换的基础上的，由于傅立叶分析使用的是一种全局的变换，要么完全在时域，要么完全在时域，要么完全在频域，因此无法表述信号的时频局域性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广乃至根本性的革命，提出并发展了一系列新的信号分析理论：短时傅立叶变换、Gabor变换、时频分析、小波变换、分数阶傅立叶变换、线调频小波变换、循环统计量理论和调幅-调频信号分析等。其中，短时傅立叶变换和小波变换也是应传统的傅立叶变换不能够满足信号处理的要求而产生的。短时傅立叶变换分析的基本思想是：假定非平稳信号在分析窗函数g（t）的一个短时间间隔内是平稳（伪平稳）的，并移动分析窗函数，使 在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。但从本质上讲，短时傅立叶变换是一种单一分辨率的信号分析方法，因为它使用一个固定的短时窗函数。因而短时傅立叶变换在信号分析上还是存在着不可逾越的缺陷。
　　小波变换是一种信号的时间&尺度分析方法，它具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，所以被誉为分析信号的显微镜，利用连续小波变换进行动态系统故障检测与诊断具有良好的效果。
2.1.1 傅里叶变换
　　在信号处理中重要方法之&是傅立叶变换(FoMierTrMsroM)，它架起了时间域和频率域之间的桥梁。
对很多信号来说，傅立叶分析非常有用。因为它能给出信号令包含的各种频率成分。但是、傅立叶变换有着严重的缺点：变换之后使信号失去了时间信息，它不能告诉人们在某段时间里发生了什么变化。而很多信号都包含有人们感兴趣的非稳态(或者瞬变)持性，如漂移、趋势项、突然变化以及信号的升始或结束。这些特性是信号的最重要部分。因此傅里叶变换不适于分析处理这类信号。
　　虽然傅立叶变换能够将信号的时域特征和频域特征联系起来，能分别从信号的时域和频域观察，但却不能把二者有机地结合起来。这是因为信号的时域波形中不包含任何频域信息。而其傅立叶谱是信号的统计特性，从其表达式中也可以看出，它是整个时间域内的积分，没有局部化分析信号的功能，完全不具备时域信息，也就是说，对于傅立叶谱中的某一频率，不知道这个频率是在什么时候产生的。这样在信号分析中就面临一对最基本的矛盾：时域和频域的局部化矛盾。
　　在实际的信号处理过程中，尤其是对非平稳信号的处理中，信号在任一时刻附近的频域特征都很重要。如柴油机缸盖表面的震动信号就是由撞击或冲击产生的，是一瞬变信号，仅从时域或频域上来分析是不够的。这就促使去寻找一种新方法，能够将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱。这就是所谓的时频分析法，也称为时频局部化方法。
2.1.2 短时傅里叶变换
　　由于标准傅立叶变换只在频域里有局部分析的能力，而在时域里不存在这种能力，Dennis Gabor于1946年引入了短时傅立叶变换。短时傅立叶变换的基本思想是：把信号划分成许多小的时间间隔，用傅立叶变换分析每一个时间间隔，以便确定该时间间隔存在的频率。其表达式为
　　其中*表示复共轭，g(t)是有紧支集的函数，f(t)是进入分析的信号。在这个变换中， 起着频限的作用，g(t)起着时限的作用。随着时间 的变化，g(t)所确定的&时间窗&在t轴上移动，是f（t）&逐渐&进行分析。因此，g（t）往往被称之为窗口函数， 大致反映了f（t）在时刻 时、频率为 的&信号成分&的相对含量。这样信号在窗函数上的展开就可以表示为在 、 这一区域内的状态，并把这一区域称为窗口， 和 分别称为窗口的时宽和频宽，表示了时频分析中的分辨率，窗宽越小则分辨率就越高。很显然，希望 和 都非常小，以便有更好的时频分析效果，但还森堡测不准原理指出 和 是互相制约的，两者不可能同时都任意小（事实上， ，且仅当 为高斯函数时，等号成立）
　　由此可见，短时傅立叶变换虽然在一定程度上克服了标准傅立叶不具有局部分析能力的缺陷，但它也存在着自身不可克服的缺陷，即当窗函数g(t)确定后，矩形窗口的形状就确定了， ， 只能改变窗口在相平面上的位置，而不能改变窗口的形状。可以说短时傅立叶变换实质上是具有单一分辨率的分析，若要改变分辨率，则必须重新选择窗函数g(t)。因此，短时傅立叶变换用来分析平稳信号犹可，但对非平稳信号，在信号波形变化剧烈的时刻，主频是高频，要求有较高的时间分辨率（即 要小），而波形变化比较平缓的时刻，主频是低频，则要求有较高的频率分辨率（即 要小）。而短时傅立叶变换不能兼顾两者。
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