matlab测量计算信号的类似度

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本示例说明如何测量信号类似度。将回答如下问题：如何比较具备不一样长度或不一样采样率的信号？如何肯定测量中是否存在信号或仅有噪声？有两个信号相关吗？如何测量两个信号之间的延迟？ 

比较具备不一样采样率的信号

考虑一个音频信号数据库和一个模式匹配应用程序，您须要在其中识别正在播放的歌曲。数据一般以低采样率存储，以占用更少的内存。

figure ax(1) = subplot(3,1,1); plot((0:numel(T1)-1)/Fs1,T1,'k') ylabel('Template 1')

第一个和第二个子图显示了来自数据库的模板信号。第三个子图显示了咱们要在数据库中搜索的信号。仅查看时间序列，信号彷佛与两个模板都不匹配。仔细检查发现，信号实际上具备不一样的长度和采样率。

[Fs1 Fs2 Fs] ans = 1×3 4096 4096 8192

不一样的长度使您没法计算两个信号之间的差别，可是能够经过提取信号的公共部分来轻松解决。此外，并不老是必须使长度相等。  

在测量中寻找信号

如今，咱们可使用xcorr函数将信号S与模板T1和T2互相关，以肯定是否存在匹配项。

figure ax(1) = subplot(2,1,1); plot(lag1/Fs,C1,'k') ylabel('Amplitude') grid on

第一个子图表示信号与模板1的相关性较低，而第二个子图中的高峰值表示信号存在于第二个模板中。

互相关的峰值表示信号在61 ms以后开始存在于模板T2中。换句话说，信号T2使信号S超前499个采样，如SampleDiff所示。 

测量信号之间的延迟并对齐它们

考虑一种状况，您正在从不一样的传感器收集数据，记录桥两边的汽车引发的振动。分析信号时，可能须要对齐它们。假设您有3个传感器以相同的采样率工做，而且它们正在测量由同一事件引发的信号。

figure, ax(1) = subplot(3,1,1); plot(s1)

咱们还能够查找两个信号之间的延迟。

t21表示s2落后s1 350个样本，t31表示s3领先s1 150个样本。该信息如今可用于经过时移信号来对齐3个信号。咱们还能够alignsignals直接使用该功能来对齐信号，这能够经过延迟最先的信号来对齐两个信号。

s1 = alignsignals(s1,s3); s2 = alignsignals(s2,s3); figure ax(1) = subplot(3,1,1); plot(s1) grid on title('s1')

比较信号的频率 

功率谱显示每一个频率中存在的功率。频谱相干性识别信号之间的频域相关性。趋向于0的相干值表示相应的频率份量是不相关的，而趋向于1的值则表示相应的频率份量是相关的。 

figure t = (0:numel(sig1)-1)/Fs; subplot(2,2,1) plot(t,sig1,'k') ylabel('s1') grid on

计算两个信号之间的频谱相干性。 确认sig1和sig2在35 Hz和165 Hz附近具备两个相关份量。在频谱相干性很高的频率中，可使用互谱相位来估计相关份量之间的相对相位。

figure subplot(2,1,1) plot(f,Cxy) title('Coherence Estimate') grid on

35 Hz份量之间的相位滞后接近-90度，而165 Hz份量之间的相位滞后接近-60度。

查找信号中的周期

 冬季办公大楼中的一组温度测量值。每30分钟进行一次测量，持续约16.5周。

figure plot(days,temp) title('Temperature Data') xlabel('Time (days)') ylabel('Temperature (Fahrenheit)') grid on

 在计算互相关以前去除信号的均值。它返回交叉协方差。将最大滞后限制为信号的50％，以得到对互协方差的良好估计。

figure plot(lag/(2*24),xc,'k',... lag(df)/(2*24),xc(df),'kv','MarkerFaceColor','r') grid on

观察自协方差的主要和次要波动。主峰和次峰出现等距。要验证它们是否正确，请计算并绘制后续峰位置之间的差别。

cycle1 = diff(df)/(2*24); subplot(2,1,1) plot(cycle1) ylabel('Days')

mean(cycle1) ans = 7 mean(cycle2) ans = 1.0000

次要峰表示每周7个循环，主要峰表示每周1个循环。鉴于数据来自7天日历上的温度受控建筑物，所以这是有道理的。第一个7天的周期表示建筑物温度有一个每周的循环行为，其中周末温度下降，而工做日则恢复正常。1天的循环行为表示天天都有循环行为-夜间温度较低，白天则升高。