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matlab信号降噪工具箱怎么用

发布时间: 2023-09-19 09:15:59

❶ 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用

Matlab工具箱已经成为一个系列产品,Matlab主工具箱和各种工具箱(toolbox )。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱,其专业性很强,比如控制系统工具箱( Control System Toolbox);信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox);财政金融工具箱( Financial Toolbox)等等。只适用于本专业。

3
Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。

❷ matlab工具箱怎么用

首先,将下载的工具箱文件解压,将文件夹复制到MATLAB安装目录下toolbox文件夹下。
其次,在MATLAB命令行中输入如下命令:
>>cd
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox
%
找到你的工具箱
>>
addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox'))

❸ 如何使用matlab中的工具箱

1
MATLAB自带工具箱
查看方式:
我们首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。
在我们不熟悉一些调用工具箱的命令的时候,我们可以按照如下图所示:
在MATLAB主窗口中,点击左下角start--toolboxes,就会罗列出你的MATLAB已经安装的所有工具箱,可以根据你的需要选择你将要使用的工具箱。我们可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。

2
调用(打开)方式:
下面我们介绍一下如何打开一个工具箱。
我们以调用拟合工具箱为例,进行详细的示例。
调用方式一:
按照如下图所示的步骤:
点击主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 单击,就可以打开拟合工具箱.

3
调用方式二:
在上一步中,我们在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ,到这里的时候,会看到在其后面有一个简写 cftool 如下图,这就是我们的拟合工具箱调用命令函数。在MATLAB主窗口中输入cftool ,回车,同样可以打开拟合工具箱。

4
工具箱的使用:
拟合工具箱打开之后,如下,我们就可以进行多种曲线拟合了。
关于MATLAB拟合工具箱等,一些工具箱的详细用法,由于篇幅的有限,在我的其他经验中都会陆续给出,有兴趣的可以查看。

5
非自带工具箱
非自带工具箱,需另外下载,然后按照一定的步骤导入,导入后一般不能像上面工具箱一样,通过界面操作,一般都通过函数使用。由于工具箱的导入有几个小的细节需要注意,所以在我的其他经验中,关于如何导入工具箱,我也进行了详细的介绍。

❹ matlab小波分析工具箱的使用方法 求详细过程

  1. 将原始数据文件夹到装有matlab的电脑

  2. 打开matlab软件,进入软件主界面

  3. 在软件的左下方找到start按钮,点击选择toolbox,然后选择wavelet

  4. 进入wavemenu界面,选择一维小波中的wavelet1-D并进入

5.将数据文件(.Mat格式)托到matlab软件主界面的workspace

6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal

7.选择要处理的信号,界面出现loaded信号,这就是没有去噪前的原

始信号

8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析

9.分析后在左边栏目中出现s,a*,d*,其中s为原信号,a*为近似信号,d*为细节信号

10.然后点击denoise去噪

11.阈值方法常用的有4种fixed(固定阈值),rigorsure,heusure,minmax根据需要选择,一般情况下rigorsure方式去噪效果较好

12.oft(软阈值),hard(硬阈值)一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑

13.在噪声结构中选择unscaled white noise,因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声

14.在噪声结构下面的数值不要随意改,这是系统默认的去噪幅度

15.点击denoise开始正式去噪

16.在此窗口下点击file-save denoised singal,保存输出去噪后的信号

17.去噪结束

18.去噪结束后,把去噪后信号(.mat格式)拖至matlab主界面的workspace中,与原信号一起打包,以便以后计算统计量

19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量

20.得出统计量和特征量后结束

❺ MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点!!!

MATLAB工具箱介绍
有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能用于多种学科。
领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面,将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍:

1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波
* 图像恢复增强
* 色彩、集合及形态操作
* 二维变换
* 图像分析和统计
可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计
* 状态空间和传递函数
* 模型转换
* 频域响应:Bode图、Nyquist图、Nichols图
* 时域响应:冲击响应、阶跃响应、斜波响应等
* 根轨迹、极点配置、LQG
3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析,市场灵敏度分析
* 业务量分析及优化
* 偏差分析
* 资金流量估算
* 财务报表
4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
* 计算幅值/相位、零点/极点的置信区间
* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面
* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK动态仿真
* 可生成C语言源代码用于实时应用
(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高阶谱估计
* 信号中非线性特征的检测和刻画
* 延时估计
* 幅值和相位重构
* 阵列信号处理
* 谐波重构
(7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析
——信号编码
——调制解调
——滤波器和均衡器设计
——通道模型
——同步
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基于GUI的LMI编辑器
* LMI问题的有效解法
* LMI问题解决方案
(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨识及验证
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析与综合
* H2和H无穷大最优综合
* 模型降阶
* 连续和离散系统
* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP,Hopfield,Kohonen、自组织、径向基函数等网络
* 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数
* 前馈、递归等网络结构
* 性能分析及应用
(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 线性规划和二次规划
* 求函数的最大值和最小位
* 多目标优化
* 约束条件下的优化
* 非线性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二维偏微分方程的图形处理
* 几何表示
* 自适应曲面绘制,
* 有限元方法
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG/LTR最优综合
* H2和H无穷大最优综合
* 奇异值模型降阶
* 谱分解和建模
(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
* 谱分析和估计
* FFT,DCT等变换
* 参数化模型
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多项式和B样条
* 样条的构造
* 曲线拟合及平滑
* 函数微分、积分
(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和随机数生成
* 多变量分析
* 回归分析
* 主元分析
* 假设检验
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符号表达式和符号矩阵的创建
* 符号微积分、线性代数、方程求解
* 因式分解、展开和简化
* 符号函数的二维图形
* 图形化函数计算器
(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 状态空间和传递函数模型
* 模型验证
* MA,AR,ARMA等
* 基于模型的信号处理
* 谱分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基于小波的分析和综合
* 图形界面和命令行接口
* 连续和离散小波变换及小波包
* 一维、二维小波
* 自适应去噪和压缩