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小波分析 变速箱振动信号 matlab

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matlab 信号重建？matlab，用matlab as 信号来分析如何处理低频噪声 。是Matlab中快速傅立叶变换和小波变换后的Y轴振幅？如何使用小波 package提取AE 信号 in matlab的特征？find小波coefficientmatlabprogram % loading Leleccum信号LoadLeLeccum；slelecum(1:3920)；%用db1 小波函数分解信号非常重要，以便更好的进行维护，通过信号振动的判断，及时解决发现的问题，更好的解决安全问题，可以更好的维护，更好的检测，更好的应用，更好的解决故障问题，在汽车设计过程中，在汽车操作过程中，在汽车驾驶过程中，在汽车检测过程中，在汽车维修过程中 ， 都得到了应用，可以使汽车操作更加灵敏 。

请看我接下来详细讲解的内容 。1.小波分析在故障排除中的应用小波包分解和故障特征提取 。振动-4/在气缸盖表面由一系列瞬态响应信号组成，分别代表振动源响应信号:1作为气缸的燃烧激励响应；2是排气门打开时的节气门冲击 。气门间隙异常时振动 信号的能量大于当前冲击力的能量，从冲击力来看振动 信号的主要部件现在是稳定的 。
【小波分析 变速箱振动信号 matlab】
1、麻烦 小波变换高手分别解释一下MATLAB 小波基中db1,db2,...,db10和sym...主要看你要分析什么数据小波一般振动数据用db10去噪，其他用sym57很抽象 。你应该明白小波分解过程不是看不懂 ， 所以看基础 。可以打开小波 base看看它们的值，画个图更直观 。附图是我画的，是cdf7/9 小波 base，类似于matlab中的bior4.4 。db和sym都是小波，或者说“家族”的名字，后面的数字可以看作是这个家族中的辈分顺序 。

先从简单的haar 小波 base开始 ， 看看它的结构 。简而言之，小波 base是一个滤镜，结合数字信号处理就可以理解 。不同小波基数的选择是一个内涵丰富的话题 。根据应用的不同，选择小波 bases的方法也不同 。对于图像压缩，常用的是cdf 小波 base 。我不知道你的领域是什么 。可以考虑用大量的实验或者统计分析来确定哪个小波 base适合你 。比如我在做图像压缩的时候 ， 尝试了各种小波 base，最后用PSNR来确定哪个小波base效果更好 。

2、 matlab中,如何用wavefun画 小波基图?不知道怎么帮 。你的信号序列的长度可以直接取与高斯白噪声序列相同的长度相加 。在信号的实际采集中，可能会引入高频噪声，典型的是高斯白噪声 。原信号加噪声信号 ， 再用小波进行分解，去噪，再用 。信号的特征提取一般是频率特征，去噪后的信号的谱估计就够了 。我只接触过这么一点点资料，希望有用 。

3、在Matlab中快速傅里叶变换和 小波变换后Y轴是振幅吗?1 。比如原信号是温度，FFT后纵轴还是温度，应该是正确的 。2.原来的信号是能量，经过小波的变换，如果用CWT或者DWT的分解 ， 纵轴就没有维数了，而是小波系数 ， 这个系数没有维数 。如果用DWT的分解，重构，轴还是能量 。3.而如果你在滤波计算的过程中把mallat的DWT看成信号，原来的信号就是能量，不管DWT重构与否，纵轴还是能量 ， 那你就是对的 。

4、求提取 小波系数的 matlab程序% Load Leleccum信号LoadLeLeccum；slelecum(1:3920)；%使用db1 小波函数将信号分解成三个标度小波 。期望的函数有:wav read()；读取wav格式的语音信号fft()快速傅立叶变换plot()绘制二维图形randn()高斯白噪声示例:xwavread()；%读取波形文件得到数据xx(1:1024)；%取前1024个点作为处理数据FX FFT(x)；图(1)；支线剧情(211)；情节(x)；支线剧情(212)剧情(ABS(FX))；snr.3x1x snr*randn(1，
5、 matlab 信号重构?是 。WP是基于dwt正交函数的计算，直接把第三层系数重构结果的所有数据相加就可以得到原来的信号，第二层和第一层也可以用同样的方法得到原来的信号，但有可能它们和原信号，在精度上有很小的误差 ， 误差应该是随着层数的增加而逐渐增大的 。这是因为计算DWT时使用了滤波器drop，因为现实中没有完美的具有砖墙效应的drop滤波器 ， 会有混叠，还有可能是DWT的平移敏感性造成了液滴的吉布斯效应 ， 尤其是WP，对大量液滴的高频部分效果很差，几乎很难确定其真实性，各种混叠、过充、吉布斯效应都夹杂在其中 。

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