浅析傅里叶频谱分析&滤波&小波分析

面包板社区 2020-02-18 00:00

原始信号由20Hz、50Hz和100Hz三种频率的正弦波组成,如上图所示。

在Figure图上画框截取待分析的数据,如下所示:

所得结果如下所示,

从上图中可以清晰的看出有三种频率,而且从时频图中可以看到三种频率发生在不 同时刻。

点击单边傅里叶频谱,放大频谱如下:

画框可以选定滤波范围,如带通滤波,选择如下框,可得结果:

MATLAB中具体代码如下:


  1. function frequency_analysis


  2. clc close all


  3. Ts = 0.001;


  4. Fs = 1/Ts;


  5. f1 = 20;


  6. f2 = 50;


  7. f3 = 100;


  8. dt = 0.2;


  9. t1 = (0:Ts:dt-Ts) + 0; t2 = (0:Ts:dt-Ts) + dt;


  10. t3 = (0:Ts:dt-Ts) + 2*dt;


  11. y1 = sin(2*pi*f1*t1);


  12. y2 = sin(2*pi*f2*t2);


  13. y3 = sin(2*pi*f3*t3);


  14. t = [t1 t2 t3];


  15. y = [y1 y2 y3];


  16. figure


  17. plot(t,y)


  18. xlim([t(1) t(end)])


  19. ylim([min(y) max(y)])


  20. xlabel('时间t')


  21. ylabel('信号y(t)')


  22. title('原始信号')


  23. %


  24. % 以下为标准化程序


  25. % 上面的Ts和Fs要给定,后面会用到


  26. set(gcf,'WindowButtonDownFcn',@BtndownFcn);


  27. function BtndownFcn(h,evt)


  28. temppt = get(gca,'CurrentPoint');


  29. startpt.x = temppt(1,1);


  30. startpt.y = temppt(1,2);


  31. endpt = startpt;


  32. height = 0.0001;


  33. width = 0.0001;


  34. rectangle('Position',[startpt.x, startpt.y, width, height],'Tag','rangerect'); set(h,'WindowButtonMotionFcn',@BtnmoveFcn);


  35. set(h,'WindowButtonUpFcn',@BtnupFcn);


  36. function BtnmoveFcn(h,evt)


  37. temppt = get(gca,'CurrentPoint');


  38. endpt.x = temppt(1,1);


  39. endpt.y = temppt(1,2);


  40. width = abs(endpt.x-startpt.x)+0.00001;


  41. height = abs(endpt.y-startpt.y)+0.00001;


  42. hrect = findobj('Tag','rangerect');


  43. set(hrect,'Position',[min(startpt.x, endpt.x), min(startpt.y, endpt.y), width, height]);


  44. end


  45. function BtnupFcn(h,evt)


  46. set(h,'WindowButtonMotionFcn','');


  47. set(h,'WindowButtonUpFcn','');


  48. hrect = findobj('Tag','rangerect');


  49. delete(hrect);


  50. BtnUp_Spectrum_Analysis(startpt.x, endpt.x)


  51. end


  52. % 频谱分析


  53. function BtnUp_Spectrum_Analysis(starttime, endtime)


  54. hline = findobj(gca,'type','line');


  55. time = get(hline,'xdata');


  56. laser = get(hline,'ydata');


  57. % 得到截取的分析数据


  58. tempx = find(time >= min(starttime, endtime));


  59. startindex = tempx(1);


  60. tempx = find(time <= max(starttime, endtime));


  61. endindex = tempx(end);


  62. yt = laser(startindex:endindex);


  63. yt = ytmean(yt);


  64. t = time(startindex:endindex);


  65. % 傅里叶变换


  66. [Yf, f] = Spectrum_Calc(yt,Fs);


  67. % 小波变换


  68. scale = 1:50;


  69. cw2 = cwt(yt,scale,'morl');


  70. % 作图


  71. figure


  72. subplot(231)


  73. % 截取的频谱分析的数据


  74. plot(t, yt)


  75. xlim([t(1) t(end)])


  76. ylim([min(yt),max(yt)]);


  77. title('频谱分析数据')


  78. xlabel('时间t')


  79. ylabel('截取的数据y(t)')


  80. h1 = subplot(234);


  81. % 单边傅里叶变换分析频谱


  82. plot(f,Yf,'-')


  83. title('单边傅里叶频谱')


  84. xlabel('频率Hz')


  85. ylabel('|Y(f)|')


  86. set(h1,'ButtonDownFcn',@BtnDown_Filter_fcn)


  87. function BtnDown_Filter_fcn(h,evt)


  88. fig_fft = figure;


  89. plot(f,Yf,'-')


  90. title('单边傅里叶频谱')


  91. xlabel('频率Hz')


  92. ylabel('|Y(f)|')


  93. xlim([0 Fs/2])


  94. ylim([0 max(Yf)])


  95. % 构造右键菜单


  96. filter_flag = 1;


  97. hcmenu = uicontextmenu;


  98. uimenu(hcmenu, 'Label', '低通滤波', 'Callback', @hcb1);


  99. uimenu(hcmenu, 'Label', '高通滤波', 'Callback', @hcb2);


  100. uimenu(hcmenu, 'Label', '带通滤波', 'Callback', @hcb3);


  101. uimenu(hcmenu, 'Label', '带阻滤波', 'Callback', @hcb4);


  102. set(gca,'UIContextMenu',hcmenu);


  103. function hcb1(h,evt)


  104. filter_flag = 1;


  105. end


  106. function hcb2(h,evt)


  107. filter_flag = 2;


  108. end


  109. function hcb3(h,evt)


  110. filter_flag = 3;


  111. end


  112. function hcb4(h,evt)


  113. filter_flag = 4;


  114. end


  115. set(fig_fft,'WindowButtonDownFcn',@BtndownFcn);


  116. function BtndownFcn(h,evt)


  117. if


  118. strcmp(get(h,'SelectionType'),'normal')


  119. temppt = get(gca,'CurrentPoint');


  120. startpt.x = temppt(1,1);


  121. startpt.y = temppt(1,2);


  122. endpt = startpt;


  123. height = 0.0001;


  124. width = 0.0001;


  125. rectangle('Position',


  126. [startpt.x, startpt.y, width, height],'Tag','rangerect_fft'); set(h,'WindowButtonMotionFcn',@BtnmoveFcn);


  127. set(h,'WindowButtonUpFcn',@BtnupFcn);


  128. end


  129. function BtnmoveFcn(h,evt)


  130. temppt = get(gca,'CurrentPoint');


  131. endpt.x = temppt(1,1);


  132. endpt.y = temppt(1,2);


  133. width = abs(endpt.xstartpt.x)+0.00001;


  134. height = abs(endpt.ystartpt.y)+0.00001;


  135. hrect = findobj(h,'Tag','rangerect_fft');


  136. set(hrect,'Position', [min(startpt.x, endpt.x), min(startpt.y, endpt.y), width, height]);


  137. end


  138. function BtnupFcn(h,evt)


  139. set(h,'WindowButtonMotionFcn','');


  140. set(h,'WindowButtonUpFcn','');


  141. hrect = findobj(h,'Tag','rangerect_fft');


  142. delete(hrect);


  143. Filter_Analysis(startpt.x, endpt.x);


  144. function Filter_Analysis(x1,x2)


  145. lowfre = min(x1,x2);


  146. highfre = max(x1,x2);


  147. if


  148. lowfre <= 0 || lowfre >= Fs/2


  149. lowfre = 0.01;


  150. end


  151. if


  152. highfre <= 0 || highfre >= Fs/2


  153. highfre= Fs/2-0.01;


  154. end


  155. W1 = lowfre/(Fs/2);


  156. W2 = highfre/(Fs/2);


  157. filter_str = '(低通)';


  158. switch filter_flag


  159. case 1


  160. [b,a] = butter(5,min(W1,W2)); % 低通,画的框的左边为截止频率


  161. filter_str = '(低通)';


  162. case 2


  163. [b,a] = butter(5,max(W1,W2),'high'); % 高通,画的框的右边为截止频率


  164. filter_str = '(高通)';


  165. case 3


  166. [b,a] = butter(5,[W1 W2]); % 带通


  167. filter_str = '(带通)';


  168. case 4


  169. [b,a] = butter(5,[W1 W2],'stop'); % 带阻


  170. filter_str = '(带阻)';


  171. end


  172. y = filter(b,a,yt);


  173. figure


  174. subplot(2,1,1)


  175. plot(t,yt)


  176. xlabel('时间t')


  177. ylabel('信号y')


  178. xlim([t(1) t(end)])


  179. ylim([min(yt),max(yt)]);


  180. title('原始信 号')


  181. subplot(2,1,2)


  182. plot(t,y)


  183. xlabel('时间t')


  184. ylabel('信号y')


  185. xlim([t(1) t(end)])


  186. ylim([min(y),max(y)]);


  187. title(sprintf('滤波信号%s%.2fHz~%.2fHz',filter_str,lowfre,highfre))


  188. end


  189. end


  190. end


  191. end


  192. subplot(1,3,[2,3]) % 频率轴化为频率


  193. [X,Y] = meshgrid(t,5/(2*pi)./scale*Fs);


  194. mesh(X,Y,abs(cw2))


  195. view(0,90)


  196. title('时频图')


  197. xlabel('时间')


  198. ylabel('频率')


  199. xlim([t(1) t(end)])


  200. set(gca,'ylim',[0,max(max(Y))])


  201. set(gca,'YScale','log')


  202. set(gca,'YTick', [1:9,10:10:90,100:100:900,1000,2000])


  203. function [Yf, f] = Spectrum_Calc(yt,Fs)


  204. L = length(yt);


  205. NFFT = 2^nextpow2(L);


  206. Yf = fft(yt,NFFT)/L;


  207. Yf = 2*abs(Yf(1:NFFT/2+1));


  208. f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);


  209. end


  210. end


  211. end


  212. end


  213. 其中选框的代码可以标准化,可以用来在用户交互中用户选择范围,代码整理如下


  214. set(gcf,'WindowButtonDownFcn',@BtndownFcn);


  215. function BtndownFcn(h,evt)


  216. temppt = get(gca,'CurrentPoint');


  217. startpt.x = temppt(1,1);


  218. startpt.y = temppt(1,2);


  219. endpt = startpt;


  220. height = 0.0001;


  221. width = 0.0001;


  222. rectangle('Position',[startpt.x, startpt.y, width, height],'Tag','rangerect'); set(h,'WindowButtonMotionFcn',@BtnmoveFcn);


  223. set(h,'WindowButtonUpFcn',@BtnupFcn);


  224. function BtnmoveFcn(h,evt)


  225. temppt = get(gca,'CurrentPoint');


  226. endpt.x = temppt(1,1);


  227. endpt.y = temppt(1,2);


  228. width = abs(endpt.x-startpt.x)+0.00001;


  229. height = abs(endpt.y-startpt.y)+0.00001;


  230. hrect = findobj('Tag','rangerect');


  231. set(hrect,'Position',[min(startpt.x, endpt.x), min(startpt.y, endpt.y), width, height]);


  232. end


  233. function BtnupFcn(h,evt)


  234. set(h,'WindowButtonMotionFcn','');


  235. set(h,'WindowButtonUpFcn','');


  236. hrect = findobj('Tag','rangerect');


  237. delete(hrect);


  238. % ProsessFcn(startpt,endpt);


  239. % 选完框后对选择的 范围处理


  240. end


  241. end

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评论
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