《MATLAB小波分析（第2版）》是张德丰教授的一本经典教材，主要讲解如何使用MATLAB进行小波分析。这本书的第二版包含了更深入的理论讲解和丰富的实践代码，旨在帮助读者理解小波分析的基本概念，并能够利用MATLAB实现小波变换在信号处理、图像分析和噪声去除等领域的应用。 小波分析是一种多尺度分析方法，它将信号在时间和频率上同时进行局部化分析，从而提供了一种高效的数据表示和分析手段。在MATLAB中，小波分析主要通过小波函数库（Wavelet Toolbox）来实现，该库提供了各种类型的小波基、小波变换和逆变换的函数，以及用于数据可视化和处理的工具。 本书中的代码涉及了小波去噪和提升小波去噪等关键算法。小波去噪是利用小波变换的特性，对信号进行分解，然后通过阈值处理去除噪声，保留信号的主要成分。这一过程通常包括选择适当的小波基、确定分解级别和设定阈值策略等步骤。提升小波去噪则是一种更为优化的方法，它通过修改小波系数来逐步构建更纯净的信号，具有更好的性能和效率。 张德丰教授在书中详细介绍了这些算法的原理，并提供了MATLAB实现的源代码，包括： 1. **小波基选择**：书中可能包含不同种类的小波基，如Daubechies（db）、Morlet、Symlet等，每种小波基都有其特定的应用场景和特性。 2. **小波分解与重构**：使用`wavedec`和`waverec`函数进行小波分解和重构，这些函数可以进行多分辨率分析，将信号分解为不同尺度的细节和近似系数。 3. **阈值处理**：阈值选取是去噪的关键，可能涉及到软阈值和硬阈值操作，`wthresh`函数可以设置不同的阈值策略。 4. **提升框架**：提升框架是提升小波去噪的基础，通过`lifting`函数实现，它能改进小波系数的更新方式，降低计算复杂度。 5. **结果评估**：书中可能会介绍一些评估去噪效果的方法，比如信噪比（SNR）计算，或者通过视觉对比分析去噪前后的信号。 通过学习和实践这些代码，读者不仅可以深入理解小波分析的理论，还能掌握实际应用技巧，对于进行科研或工程项目的信号处理工作大有裨益。在实践中，读者需要结合具体问题调整参数，优化去噪效果，并可能需要用到其他MATLAB工具箱，如Signal Processing Toolbox，来进行更复杂的信号处理任务。 《MATLAB小波分析（第2版）》的代码资源为学习和研究小波分析提供了一个宝贵的实践平台，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，对于提高在信号处理和数据分析领域的专业技能有着显著的作用。

MATLAB环境中应用高分辨率二维时频分析方法——同步压缩小波变换与曲波变换在混合地震数据分离中的应用,MATLAB环境下同步压缩小波变换与曲波变换在混合地震数据波状分量提取中的应用研究,MATLAB环境下使用二维高分辨时频分析方法提取波状分量（分离混合地震数据） 同步压缩小波变SST是一种新的时频能量排谱算法，与之前的谱重排方法不同，同步压缩小波变是只对频率进行重排，可以重构原始信号，因此受到了广泛的欢迎。 近年来，以同步压缩变为核心发展了多种时频变方法，包括同步压缩短时傅里叶变和同步压缩S变，同步压缩小波包变等。 随着对地震勘探精度要求的越来越高，这些高分辨率时频分析方法也在不同的地震处理问题上展现了自身的优势。 同步压缩变作为一种新发展起来的时频分析方法，将会在地球物理领域有更进一步的发展和应用。 曲波变具有强大的多尺度分析和多方向分析的能力，在地震勘探领域得到了广泛的应用。 可以利用曲波变进行随机噪声和相干线性噪声衰减；可以利用自适应调整曲波阈值来压制随时间空间改变的非相干噪声；可以在曲波域进行稀疏反褶积去除随机噪声；可以在贝叶斯框架下利用曲波稀疏性压制面波；可以将曲波和奇异值

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB/Simulink进行电力电子仿真的具体方法和技术细节。首先讲解了单相和三相全桥整流电路的构建，强调了触发脉冲相位控制、滤波器选择以及参数调整的重要性。接着探讨了电压型逆变电路的设计，着重于PWM生成策略、死区时间和滤波器的应用。随后讨论了斩波电路（尤其是Buck和Boost电路），涉及占空比调节、PID控制器应用及其稳定性优化。最后介绍了交流调压电路的两种方式——相控式和斩控式的实现方法，并提供了仿真优化技巧，如采用理想开关模型、调整求解器等。 适合人群：具有一定电力电子基础知识和MATLAB/Simulink使用经验的研发人员、学生或工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入理解电力电子设备工作原理并通过仿真手段验证设计方案的研究者；旨在帮助使用者掌握从模型建立到参数调优的完整流程，提高仿真的准确性和效率。 其他说明：文中不仅提供了详细的步骤指导，还包括了许多实用的小贴士和注意事项，有助于解决常见的仿真难题。同时，附带了一些具体的代码片段供参考，便于快速上手实践。

STM32G474 中包含了针对数字电源应用的高精度定时器(HRTIMER)，客户在应用该定时器 产生 PWM 时，发现 PWM 的输出出现了“丢波”现象，本文对该问题进行分析并给出解决方案。客户使用高精度定时器产生 PWM， 其 PWM 产生的配置如下，Master Timer 的 period event与 compare 1 event 分别作为 Timer A 与 Timer B 的复位源，Timer A 与 Timer B 产生的 180 度移相的 PWM 输出，EEV4 作为外部事件来触发 PWM reset， 并且使用 blanking 功能过滤发生在PWM set 点附近的 EEV4 事件，Timer compare 3 event 用来限制 PWM 的最大占空比，当 PWM周期内没有 EEV4 发生或是发生的时间点晚于 compare 3 事件时，Timer compare 3 event 将触发PWM reset。 ### 应用笔记LAT1167+STM32G474+HRTIME+PWM+丢波问题分析与解决 #### 1. 前言 在本篇文章中，我们将深入探讨一个关于STM32G474微控制器在使用其内置的高精度定时器（HRTIMER）来产生脉冲宽度调制（PWM）信号时所遇到的一个具体问题——即“丢波”现象，并提供一种可行的解决方案。STM32G474是一款高性能、低功耗的微控制器，特别适合应用于数字电源控制等场合。该控制器配备有高级定时器模块HRTIMER，能够满足高精度PWM输出的需求。 #### 2. 问题描述 客户在配置HRTIMER用于产生PWM时，遇到了“丢波”的情况。具体配置如下： - **Master Timer**： - 工作模式：交错模式（Half mode） - Timer A 和 Timer B 的计数器重置触发源分别由Master Timer的周期事件（period event）和比较1事件（compare 1 event）提供。 - PWM 设置源和复位源：对于Timer A 和 Timer B，PWM的设置源同样分别为Master Timer的周期事件和比较1事件；而PWM的复位源则由Timer compare 3 event 和外部事件EEV4共同决定。 - **EEV4**（外部事件输入4）： - 源：比较器1（COMP1）的下降沿 - 快速模式：重新同步模式（re-sync mode） - 过滤功能：从计数器重置/溢出到比较1期间的事件将被消隐（blanking） 这种配置的目的在于产生两路相位相差180度的PWM输出，并且通过外部事件EEV4来复位PWM，同时利用消隐功能避免在PWM设置点附近发生EEV4事件导致的错误触发。 #### 3. 问题分析 在正常情况下，此配置能够成功地产生预期的PWM信号。然而，在某些特定条件下，当外部事件EEV4接近PWM周期值发生时，会出现“丢波”的现象。具体来说，“丢波”是指在连续的PWM周期中，某一周期内的信号未能正确输出或输出时间异常缩短的情况。 **原因分析**： - 当外部事件EEV4接近PWM周期值发生时，它可能会与Timer compare 3 event触发的PWM复位冲突。这是因为两者都可能在接近PWM周期结束时触发PWM复位，从而导致实际的PWM输出时间异常缩短或者完全丢失。 - 另外，虽然配置中启用了消隐功能来避免在PWM设置点附近的EEV4事件触发，但由于EEV4事件与PWM设置点之间的时间间隔较短，这可能导致消隐机制未能有效工作。 #### 4. 解决方案 为了解决上述“丢波”问题，可以采取以下措施： 1. **调整消隐窗口**：通过增加消隐窗口的长度，确保EEV4事件不会在PWM设置点附近触发。这可以通过调整计数器重置/溢出到比较1之间的消隐区间来实现。 2. **优化外部事件触发逻辑**：考虑修改EEV4的触发逻辑，例如改变其触发条件或延迟触发时间，以避免其与Timer compare 3 event冲突。 3. **调整Timer compare 3 event的阈值**：通过调整Timer compare 3 event的触发条件，使其触发时间更早，从而减少与EEV4事件之间的冲突可能性。 #### 5. 结论 通过对STM32G474中HRTIMER产生的PWM信号出现“丢波”现象的原因进行深入分析，并提出相应的解决方案，我们能够有效地提高系统的稳定性和可靠性。未来还可以进一步探索其他参数调整的方法，以适应不同应用场景下的需求。

基于 GADF+Swin-CNN-GAM 的高创新轴承故障诊断模型 基于GADF+Transformer的轴承故障诊断模型，附说明文件及相关lunwen，代码一定能跑通，有格拉姆角场GADF，小波变DWT还有短时傅立叶变STFT多种转二维图像的方式 ,核心关键词: GADF+Swin-CNN-GAM; 轴承故障诊断模型; 格拉姆角场GADF; 代码运行无误; DWT小波变换; STFT短时傅立叶变换。,基于多模态图像处理的轴承故障诊断模型 轴承作为旋转机械中最为关键的部件之一，其运行状态直接关系到整个设备的性能与寿命。随着工业的发展，对于轴承的健康状况进行实时监测和故障诊断变得越来越重要。本文介绍了一种基于高创新诊断技术的轴承故障诊断模型，该模型利用了格拉姆角场（GADF）、Swin-CNN-GAM模型以及多种图像处理方法，以提高故障诊断的准确性和效率。 格拉姆角场（GADF）是一种创新的信号处理技术，它可以有效地提取信号的特征信息，尤其适用于非线性、非平稳的时间序列分析。在轴承故障诊断中，GADF能够帮助分析轴承在运行过程中的振动信号，从而识别出潜在的故障模式。 Swin-CNN-GAM模型是深度学习中的一个重要分支，它结合了变换器（Transformer）架构和卷积神经网络（CNN）以及注意力机制（Attention Mechanism）。在轴承故障诊断中，Swin-CNN-GAM模型通过学习振动信号的时空特征，可以准确地分类和识别轴承的不同故障状态。 此外，模型还集成了多种图像处理技术，包括离散小波变换（DWT）和短时傅立叶变换（STFT）。DWT能够将信号分解为不同的频率组件，使信号在不同尺度上的特征更加明显，适合处理非平稳信号。STFT则将信号转换为时间-频率表示形式，便于分析信号在特定时间段内的频率内容。这些图像处理技术将一维的时间序列信号转换为二维图像，进一步增强了故障诊断模型的性能。 在实际应用中，该模型附带的说明文件和相关论文（lunwen）为使用者提供了详细的理论基础和实验指导，而保证代码能够运行无误，则为用户在实际操作中降低了技术门槛。通过这些丰富的学习材料和工具，即使是不具备深度背景知识的工程师也能够快速理解和应用该诊断模型。 该诊断模型的创新之处不仅在于其技术的多样性，还在于其能够将多个数据源和处理方法融合在一起，以更全面的视角诊断轴承故障。模型的应用前景广泛，对于提高工业设备的运行效率和可靠性具有重要意义。 该高创新轴承故障诊断模型通过集成多种先进技术，提供了从信号分析到故障识别的完整解决方案。它不仅增强了诊断的准确性，而且简化了应用流程，对于维护工业设备的健康状态具有重要的实际价值。

**CurveLab 2.1.2 - 曲波变换与去噪基础** CurveLab 是一个专门用于曲波变换和去噪的软件工具，版本 2.1.2 提供了强大的功能，尤其适合初学者入门曲波去噪技术。本文将深入探讨曲波变换的基本原理、在去噪中的应用以及CurveLab如何实现这一过程。 ### 曲波变换 曲波变换（Wavelet Transform）是一种数学分析方法，它能够将信号在时间和频率上同时进行分析，与传统的傅立叶变换相比，曲波变换具有更好的时频局部化特性。在傅立叶变换中，信号被分解为一系列正弦波，而曲波变换则将信号分解为一系列形状类似于“小波”（wavelet）的函数。这些小波函数可以在不同尺度和位置上变化，因此能够捕捉到信号在不同时间尺度上的细节信息。 ### 曲波去噪 曲波去噪是利用曲波变换的特性来去除信号中的噪声。在曲波域中，信号和噪声通常有不同的分布特征：信号通常集中在低频部分，而噪声往往分散在高频部分。因此，通过设置阈值，可以有效地消除高频部分的噪声，保留低频部分的信号成分，从而达到去噪的目的。 ### CurveLab 的操作流程 1. **导入数据**：CurveLab 支持导入各种类型的数据文件，用户可以将需要处理的信号导入软件。 2. **进行曲波变换**：软件内置多种小波基函数，如Haar、Daubechies、Symlets等，用户可以选择合适的小波基进行变换。变换后，信号会被分解为多个尺度和位置的小波系数。 3. **设置阈值**：根据信号特点和噪声水平，用户可以设定阈值策略，常见的有软阈值和硬阈值。软阈值会平滑地移除小波系数，而硬阈值则直接将超过阈值的系数置零。 4. **去噪处理**：应用阈值策略后，CurveLab 会在曲波域内进行去噪操作，将超出阈值的高频噪声系数减小或清除。 5. **逆曲波变换**：完成去噪后，软件将进行逆曲波变换，将处理后的信号重新转换回时间域。 6. **结果评估**：用户可以对比去噪前后的信号，评估去噪效果，并可能需要调整阈值参数进行优化。 ### 小结 CurveLab 2.1.2 作为一款开源软件，提供了一个直观且易于使用的界面，帮助用户理解和应用曲波变换去噪技术。通过对原始信号的曲波分析，它可以有效地去除噪声，保留信号的主要成分，对数据处理和分析具有重要价值。无论你是初学者还是经验丰富的研究人员，CurveLab 都是一个值得探索的工具，帮助你在信号处理领域更进一步。

内容概要：本文详细介绍了在Simulink环境下设计和仿真IGBT降压斩波电路的方法。首先阐述了IGBT降压斩波电路的基本原理，即通过控制IGBT的导通与关断来调节输出电压。接着逐步讲解了如何在Simulink中构建该电路模型，包括选择适当的模块如电源、IGBT、续流二极管、电感、电容和负载电阻，并设置合理的参数。此外，还探讨了PWM信号生成及其对电路性能的影响，以及如何优化仿真参数以获得准确的结果。最后，通过对仿真波形的分析验证了理论计算的正确性和电路的有效性。 适合人群：从事电力电子研究或相关领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解IGBT降压斩波电路工作原理及其实现方式的人群。 使用场景及目标：适用于教学培训、科研实验和个人项目开发等场合。目的是帮助读者掌握利用Simulink进行复杂电力电子电路建模和仿真的技能，提高解决实际问题的能力。 其他说明：文中不仅提供了详细的步骤指导，还包括了许多实践经验分享和技巧提示，有助于初学者快速入门并深入理解这一主题。

根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下几个重要的知识点： ### 一、AD9954概述 **AD9954**是一款高性能的直接数字合成器（Direct Digital Synthesizer，简称DDS），它能够生成高质量的正弦波、方波以及其他各种波形。此器件的工作频率范围宽广，最高可达400MHz，适用于多种射频应用场合。 ### 二、AD9954原理图解析 1. **电源防反接设计**：在电路设计中加入电源防反接保护措施是非常重要的，这可以避免由于电源极性接反而导致的损坏。通常的做法是在电源输入端加入一个二极管或专用的电源反接保护芯片。 2. **充足的电源滤波电容**：为确保电源的稳定性和减少噪声干扰，在电源线上通常会接入多个滤波电容，这些电容的选择需要考虑到电源电压的波动范围、工作频率等因素。 3. **详细的原理说明及注意事项**：在提供的原理图中，不仅标出了各个元器件的具体参数和连接方式，还提供了详细的原理说明和注意事项，这对于理解整个电路的工作机制非常有帮助。 ### 三、AD9954 PCB布局布线技巧 1. **优秀的PCB布局**：良好的PCB布局对于提高电路板的整体性能至关重要。合理安排元器件的位置，减小信号线之间的串扰，并确保电源线和地线的稳定性。 2. **丝印标注**：在PCB上添加丝印标注可以帮助识别各个元器件的功能，便于后续的装配和维护工作。 3. **采用3D封装**：通过使用3D封装技术，可以更直观地展示各个元器件的空间位置关系，有助于进行精确的结构设计和组装。 ### 四、AD9954参考程序与资料 1. **参考程序**：虽然提供的参考程序仅作为学习之用，但它可以作为一个起点，帮助开发者更好地理解和掌握AD9954的使用方法。通过阅读和修改参考程序，可以快速搭建起自己的项目框架。 2. **相关资料**：此外，资源包中还附带了一些额外的学习资料，包括但不限于AD9954的数据手册、应用指南等，这些都是非常宝贵的参考资料，有助于深入理解器件的工作原理及其应用。 ### 五、总结 AD9954是一款功能强大的DDS信号发生器，其提供的原理图、PCB源文件及相关资料对于想要深入了解并利用这一技术的工程师来说是非常有价值的资源。通过对这些资料的学习和实践，可以有效地提高项目的成功率，并且能够更快地实现产品化的目标。无论是对于初学者还是有一定经验的工程师来说，这份资源都是不可多得的宝藏。

这个脚本描述了一个 MATLAB 函数 `MASWaves_inversion`，它用于通过手动反演分析表面波色散曲线，特别是用于MASW（多道面波分析）方法。下面是该函数的主要目的、输入、输出和关键子函数的简单说明： ### 目的： `MASWaves_inversion` 用于通过比较理论的瑞利波相速度色散曲线和实验数据进行反演分析。该函数能够计算理论色散曲线，并评估理论与实验曲线之间的失配度，还允许用户在每次迭代后选择是否保存当前结果。 ### 主要步骤： 1. **计算理论色散曲线**： - 根据层模型的属性（包括 `h`、`alpha`、`beta`、`rho` 和 `n`），函数会计算瑞利波基阶模式的色散曲线，并且该曲线的波长与实验曲线的波长保持一致。 2. **绘制理论与实验曲线**： - 函数会将计算得到的理论色散曲线与输入的实验色散曲线进行对比，并绘制两者的对比图。 3. **评估失配度**： - 函数会计算理论色散曲线和实验曲线之间的失配度（误差），并输出该误差用于反演分析。 ### 输入参数： - `c_test`: 测试的瑞利波

针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.