补充：频域特征值提取的MATLAB代码实现（小波分析）

之前的文章信号频域分析方法的理解（频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析）中提到了离散小波分解的例子，其参考代码如下：

t_s = 0.005; %采样周期
t_start = 0.001; %起始时间
t_end = 10;     %结束时间
t = t_start : t_s : t_end;
y = 10*sin(2*pi*0.5*t)+3*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20*t)+3*randn(1,length(t));  %生成信号
len = length(y);
%生成突变信号
y2 = 50*sin(2*pi*50*t);
for i = 1: len
    if i>=601&&i<=604
        y(i) = y(i)+y2(i);
    else
        y(i) = y(i);
    end
end
figure
plot(y) %绘制原始信号
[c,l] = wavedec(y,5,'db5');
%重构1~5层细节函数
d5 = wrcoef('d',c,l,'db5',5);
d4 = wrcoef('d',c,l,'db5',4);
d3 = wrcoef('d',c,l,'db5',3);
d2 = wrcoef('d',c,l,'db5',2);
d1 = wrcoef('d',c,l,'db5',1);
%重构1~5层近似函数
a5 = wrcoef('a',c,l,'db5',5);
a4 = wrcoef('a',c,l,'db5',4);
a3 = wrcoef('a',c,l,'db5',3);
a2 = wrcoef('a',c,l,'db5',2);
a1 = wrcoef('a',c,l,'db5',1);
figure
subplot(4,2,1);
plot(a1)
subplot(4,2,2);
plot(d1)
subplot(4,2,3);
plot(a2)
subplot(4,2,4);
plot(d2)
subplot(4,2,5);
plot(a3)
subplot(4,2,6);
plot(d3)
subplot(4,2,7);
plot(a4)
subplot(4,2,8);
plot(d4)

结果如下：

原始信号

离散小波分析结果

左侧四行是1~4阶的近似信号，右侧四行是1~4阶的细节信号。

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