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MATLAB 实现同步压缩小波变换

同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWST)的 MATLAB 实现,用于一维信号的时频分布分析。结合连续小波变换(CWT)和瞬时频率重分配技术,提供高分辨率时频图。


一、核心代码

function [Tfr, t, f] = swst(signal, fs, wavelet, scales)% 输入参数:% signal: 输入信号(一维向量)% fs: 采样频率(Hz)% wavelet: 小波基函数(如 'morl', 'amor', 'db4')% scales: 尺度向量(建议使用对数尺度)% 计算连续小波变换(CWT)[cfs, freq] = cwt(signal, scales, wavelet, 'SamplingPeriod', 1/fs);% 估计瞬时频率(基于相位导数)phase = angle(cfs);dphase = diff(phase, 1, 2);  % 相位差分inst_freq = cumsum(dphase, 2) ./ (2*pi*fs);  % 累积积分得到瞬时频率% 同步压缩操作[Tfr, f] = wsstridge(cfs, inst_freq, freq);  % 使用WSST算法压缩能量% 可视化figure;imagesc(t, f, abs(Tfr));axis xy;xlabel('Time (s)');ylabel('Frequency (Hz)');title('Synchronized Compressed WST Time-Frequency Distribution');colorbar;
end% 示例调用
fs = 1000;  % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs;  % 时间向量
signal = sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*150*t + 0.3*t.^2);  % 线性调频信号 + 噪声
scales = scal2frq('morl', 128, 1/fs);  % Morlet小波尺度
swst(signal, fs, 'morl', scales);

二、关键步骤解析

1. 小波变换
  • 函数cwt(MATLAB内置连续小波变换)
  • 参数
    • scales:建议使用对数尺度(如 logspace(1, 3, 128)
    • wavelet:推荐 morl(复Morlet小波)或 amor(自适应Morlet小波)
  • 输出:小波系数矩阵 cfs和对应频率向量 freq
2. 瞬时频率估计
  • 相位导数法:通过计算小波系数相位的一阶差分,结合时间积分得到瞬时频率

  • 公式

    finst(t)=2π1k=1∑KΔtΔϕ(t,k)
    

    其中 Δϕ为相位差分,Δt为时间步长

3. 同步压缩
  • WSST算法:将小波系数能量沿瞬时频率方向压缩
  • 函数wsstridge(需自定义实现或调用第三方库)
  • 优化:通过频率对齐和能量重分配提升分辨率

三、应用案例

1. 机械振动信号分析
% 生成含冲击的振动信号
fs = 5000; t = 0:1/fs:0.1;
signal = sin(2*pi*100*t) + 0.8*sin(2*pi*400*t) + 0.3*randn(size(t));
% 添加冲击成分
signal(0.02*fs:0.03*fs) = signal(0.02*fs:0.03*fs) + 2*sin(2*pi*2000*t(0.02*fs:0.03*fs));
% 执行SST分析
swst(signal, fs, 'amor', scal2frq('amor', 256, fs));
2. 生物医学信号处理
% 加载ECG信号(示例)
load('ecg_signal.mat');
% 去除基线漂移
baseline = movmean(ecg_signal, 500);
ecg_clean = ecg_signal - baseline;
% SST分析
swst(ecg_clean, 360, 'morl', scal2frq('morl', 128, 360));

四、结果可视化优化

% 高亮特定频率区域
hold on;
plot([0.2, 0.2], ylim, 'r--', 'LineWidth', 1.5);  % 标记故障频率
% 添加时间-频率能量分布曲线
[~, idx] = max(abs(Tfr), [], 2);
plot(t, f(idx), 'w', 'LineWidth', 1.5);

五、扩展功能

1. 三维时频曲面图
[X, Y] = meshgrid(t, f);
Z = abs(Tfr);
surf(X, Y, Z, 'EdgeColor', 'none');
shading interp;
colormap(jet);
2. 动画展示频率演化
for i = 1:size(Tfr, 1)imagesc(t(1:i), f, Tfr(1:i,:));drawnow;
end

六、参考文献与工具

  1. 核心文献
    • Daubechies et al., Synchrosqueezing Transform for Instantaneous Frequency Analysis
    • Thakur et al., Multisynchrosqueezing Transform for Multi-Component Signals
  2. 参考代码 :同步压缩小波变换程序 www.youwenfan.com/contentcsf/112998.html
  3. MATLAB工具箱
    • Wavelet Toolbox(需安装)
    • Signal Processing Toolbox
http://www.dtcms.com/a/361988.html

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