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小波變換在信號趨勢檢測中的應用通常情況下，一些含噪信號的發(fā)展趨勢是難以分辨的。由于噪聲的污染，對我們有用的信號的發(fā)展趨勢在時域中看不出來，但是，通過小波分解，可以去除那些干擾信號，最終顯現(xiàn)出有用信號的真面目。一、源程序%調(diào)入含突變點的信號loadcnoislop;x=cnoislop;N=length(x);t=1:N;figure(1);plot(t,x,'LineWidth',2);xlabel(時間t/s');ylabel('幅值A');%一維小波分解[c,l]=wavedec(x,6,'db3');%重構第1~6層逼近系數(shù)a6=wrcoef('a',c,l,'db3',6);a5=wrcoef('a',c,l,'db3',5);a4=wrcoef('a',c,l,'db3',4);a3=wrcoef('a',c,l,'db3',3);a2=wrcoef('a',c,l,'db3',2);a1=wrcoef('a',c,l,'db3',1);%顯示逼近系數(shù)figure(2)subplot(6,1,1);plot(a6,'LineWidth',2);ylabel('a6');subplot(6,1,2);plot(a5,'LineWidth',2);ylabel('a5');subplot(6,1,3);plot(a4,'LineWidth',2);ylabel('a4');subplot(6,1,4);plot(a3,'LineWidth',2);ylabel('a3');subplot(6,1,5);plot(a2,'LineWidth',2);ylabel('a2');subplot(6,1,6);plot(a1,'LineWidth',2);ylabel('a1');xlabel(時間t/s');二、結果及其分析生成的含噪斜波信號波形如圖1所示，可以看出由于噪聲的污染，信號的發(fā)展趨勢是不可見的。利用db3小波對其進行6層分解，得到的逼近信號如圖2所示，則從al到a6信號的發(fā)展趨勢變的越來越清晰。這是因為隨著尺度的增加，時間分辨率降低，噪聲影響變小，因此信號的發(fā)展趨勢會表現(xiàn)得更為明顯。另外，還可以在頻率中理解它的含義，即尺度分解中的低頻部分隨著分解層數(shù)的增加，它所含有的高頻信息會隨之減小。當分解到下一個層次時，就有更高一些的

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