连续小波信号重构的matlab程序

fay1014

如题，在matlab中没有找到连续小波信号重构的matlab的命令，谁能提供一下，非常感谢！！

zhlong

waverec()?

fay1014

waverec()是离散小波信号重构。

daijun820

:@) ,没有遇到这样的情况的！

sxinwei

不存在连续小波的重构！！！
连续小波分解的命令为
c=cwt('signal',1:64,'db2');%%假设signal的size为1*1000；
返回的c的size为64*1000；
已经相当于重构完了
所以我认为不用重构了
返回的系数已经相当于重构了
而离散小波分解以后，一般size都为原先的一般，重构后才与原来的相同。
这是我的观点，希望大家指正。

[ 本帖最后由 sxinwei 于 2007-6-4 21:45 编辑 ]

fay1014

你误解了
我是指把c=cwt('signal',1:64,'db2')，返回的c的size为64*1000，对c进行去噪以后得c‘，如何再把c’（size为64*1000）重构成去噪后信号signal‘（size为1*1000）；

wy558558558

为什么不先降噪再小波变换啊？再说你把连续小波系数去噪有很多冗余度的，好象没什么意义吧．

zhlong

为什么不先降噪再小波变换啊？

楼主的意思好像也是要去噪吧？

我是指把c=cwt('signal',1:64,'db2')，返回的c的size为64*1000，对c进行去噪以后得c‘，如何再把c’（size为64*1000）重构成去噪后信号signal‘（size为1*1000）；

那连续小波一般用于什么地方呢？主要是理论讨论方面吗？
谢谢！

wy558558558

我个人是搞航空发动机的．我认为对于发动机来说，我比较关心故障频率随着转速是如何变化的，那么我就用连续小波变换，因为它更注重于时频的特征．如果我只关心某一转速下到底出现了什么样的故障，那么我们就用离散小波变换就可以了．而且还少了好多冗余的信息．

zhlong

那么我就用连续小波变换，因为它更注重于时频的特征．

你的意思是主要做时频分析吗？比如画象tfrscalo那样的时频图。

zhlong

回复 #5 sxinwei 的帖子

你误解了
我是指把c=cwt('signal',1:64,'db2')，返回的c的size为64*1000，对c进行去噪以后得c‘，如何再把c’（size为64*1000）重构成去噪后信号signal‘（size为1*1000）；

楼主的这个问题有什么解决办法吗？或是他的问题本来就不适合用连续小波变换进行处理？

zhangnan3509

这有什么道理？有什么根据吗？是不是对于一般机械故障也是一种通用的办法呢

破凰

原帖由 sxinwei 于 2007-6-4 21:40 发表

                               
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不存在连续小波的重构！！！
连续小波分解的命令为
c=cwt('signal',1:64,'db2');%%假设signal的size为1*1000；
返回的c的size为64*1000；
已经相当于重构完了
所以我认为不用重构了
返回的系数已经相当于 ...

我认为你这个观点不太恰当哦。。重构应该是指由所有小波系数恢复出原信号。每一尺度下的小波系数反映的只是相应频率范围的细节成分，所以得到某一尺度下的小波系数并没有实现对原信号的重构。lz的想法有一定创新（偶还没看到过用连续小波变换去噪的:lol ），但是正如ls所说，连续小波变换得到的系数具有很高的冗余性，去噪效果可能会受到影响。如果你是想进行时频分析，个人觉得还是先用其它方法降噪，再进行连续小波变换。

破凰

原帖由 zhlong 于 2007-6-11 18:22 发表

                               
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楼主的意思好像也是要去噪吧？


那连续小波一般用于什么地方呢？主要是理论讨论方面吗？
谢谢！

用处还是比较多，比如用连续小波变换得到小波尺度-能量谱，判断出能量主要集中的尺度区间后，进而就可以判断出故障部位和类型；在合适的尺度区间内利用CWT计算某时刻信号的小波能量，然后进行自相关得到小波时间－能量相关谱，这也能实现故障诊断；利用连续小波变换可以得到信号的小波脊线，通过小波脊线可以提取到瞬时频率，等。。。

wy558558558

现在有一种灰度矩的观点不知道你们看了吗？这也是连续小波的用途．他根据各个故障在小波灰度图上颜色不同取矩，进而提取故障的特征．不过对于破凰说的尺度能量谱和时间能量谱我自己做过，就是把三维的灰度图拆成２个．不知道其他机械什么样，不过对于航空发动机来说，效果不大好．因为首先我得定义我尺度到底多少好，做尺度能量谱还不如我在功率谱看得舒服．其次尺度能量最大的点到底是不是真正的故障频率对应的最大点，误差大不说而且会给我们造成误判．
不好意思不会发图象:'( ，要不给你们发一个图看看．

[ 本帖最后由 zhlong 于 2007-6-13 12:44 编辑 ]