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诈金花赌法: [已解决] 关于小波分析和广义互相关

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宋老师,我把一个声音信号作了延迟之后加上噪声,用PHAT加权和基本互相关都能得到正确的时延值,但我对这两个信号进行小波分解和重构近似信号之后,用基本互相关可以得到时延,但PHAT加权后就不能得到正确的时延了,这是为什么呢?下面附上代码和图。fs=2500/(t(end)-t(1));%采样频率 ,x是表格导入的数据,信号时间为t,长度是2500,这里上传不了表格
N=length(x);
x1=x-mean(x);%消除直流分量
x1=x1/max(abs(x1));%幅度归一化
%构造延时250个采样点,即延迟0.01S的信号x2
x2=[zeros(250,1);x1];
x2=x2([1:end-250],1);
x2=awgn(x2,15,'measured');
x1=awgn(x1,15,'measured');
%时延估计
X1=fft(x1,2*N-1);
X2=fft(x2,2*N-1);
X21=X2.*conj(X1);
R21=fftshift(real(ifft(X21)));%基本互相关
Ph21=fftshift(real(ifft(X21./abs(X21))));%PHAT加权
tt=(-N+1:N-1)/fs;%时间序列
figure(1)
subplot(2,1,1),plot(tt,R21),title('基本互相关');
subplot(2,1,2),plot(tt,Ph21),title('PHAT加权');
idx=find(R21==max(R21));  %峰值检测
t1=tt(idx)   %时延
%对x1,x2进行小波分解和重构
[c,l]=wavedec(x1,6,'db6');
[c2,l2]=wavedec(x2,6,'db6');
a16=wrcoef('a',c,l,'db6',6);    %wrcoef重构x1的逼近信号
a26=wrcoef('a',c2,l2,'db6',6);  %wrcoef重构x2的逼近信号
%对重构后的两个信号进行相关计算
A1=fft(a16,2*N-1);
A2=fft(a26,2*N-1);
A21=A2.*conj(A1);
% RA21=fftshift(real(ifft(A21)));%基本互相关
RA21=fftshift(real(ifft(A21./abs(A21))));%PHAT加权
figure(2)
plot(tt,RA21);
idx=find(RA21==max(RA21));  %峰值检测
t2=tt(idx)
figure(3)
subplot(2,2,1),plot(t,x1);title('原始信号x1');
subplot(2,2,2),plot(t,x2);title('延迟0.01s后的x2');
subplot(2,2,3),plot(t,a16);title('x1的近似重构信号');
subplot(2,2,4),plot(t,a26);title('x2的近似重构信号');





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 楼主| 发表于 2019-8-13 23:15:31 | 只看该作者
最后一张图是小波重构之后对两个信号进行PHAT加权的广义互相关函数

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发表于 2019-8-14 10:46:16 | 只看该作者
妨把以下两语句中的N(=6)改为0:
a16=wrcoef('a',c,l,'db6',0);    %wrcoef重构x1的逼近信号
a26=wrcoef('a',c2,l2,'db6',0);  %wrcoef重构x2的逼近信号
这样就能得到理想的结果。

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 楼主| 发表于 2019-8-14 10:54:29 | 只看该作者
songzy41 发表于 2019-8-14 10:46
妨把以下两语句中的N(=6)改为0:
a16=wrcoef('a',c,l,'db6',0);    %wrcoef重构x1的逼近信号
a26=wrcoef( ...

我这里是想重构6层分解之后的近似信号,去掉高频噪声的影响

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 楼主| 发表于 2019-8-14 11:03:39 | 只看该作者
songzy41 发表于 2019-8-14 10:46
妨把以下两语句中的N(=6)改为0:
a16=wrcoef('a',c,l,'db6',0);    %wrcoef重构x1的逼近信号
a26=wrcoef( ...

这个是导入的信号数据

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发表于 2019-8-14 19:41:30 | 只看该作者 |此回复为最佳答案
广义相关适合于随机数,而LZ经小波变换处新理性主义后,去掉高频噪声(随机数)的影响,使得不适用于广义相关了,所以才出现这样的结果。

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 楼主| 发表于 2019-8-15 15:24:40 | 只看该作者
songzy41 发表于 2019-8-14 19:41
广义相关适合于随机数,而LZ经小波变换处新理性主义后,去掉高频噪声(随机数)的影响,使得不适用于广义相 ...

谢谢宋老师的解答!
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