Source: https://la.mathworks.com/help/signal/ug/scalogram-computation-in-signal-analyzer.html
Timestamp: 2019-12-13 13:02:09+00:00

Document:
Cálculo de scalogram en analizador de señal - MATLAB & Simulink - MathWorks América Latina
Divida la señal en segmentos
Calcule la transformación de wavelet continua
Visualice el Scalograma
El scalograma es el valor absoluto de la transformación de wavelet continua (CWT) de una señal, trazada como una función de tiempo y frecuencia. El scalograma puede ser más útil que el espectrograma para identificar señales con componentes de baja frecuencia o con un contenido de frecuencia que cambia rápidamente. Utilice el scalograma cuando desee una mejor localización del tiempo para eventos de corta duración, alta frecuencia y mejor localización de frecuencias para eventos de baja frecuencia y larga duración.
A diferencia del espectrograma, que descompone la señal de entrada en sinusoides de duración infinita, el CWT descompone la señal en.Wavelets Las wavelets son buenas para analizar datos que exhiben un comportamiento regular puntuado con cambios bruscos porque están localizados tanto en la frecuencia como en el tiempo. En otras palabras, las wavelets tienen un principio y un final. La duración finita de las longitudes de onda hace posible controlar no sólo su amplitud y forma, sino también su ubicación. Este grado extra de libertad permite al CWT detectar transitorios e identificar regiones en las que una señal tiene cambios bruscos en la frecuencia.
Para lograr la localización en el tiempo, el espectrograma divide la señal de entrada en segmentos de ventana, que Fourier transforma uno por uno y luego muestra. (Ver para más información.)El cálculo del espectrograma en Signal Analyzer La longitud de la ventana, sin embargo, es fija, y el principio de incertidumbre impone un equilibrio entre la resolución de tiempo y la resolución de frecuencia:
La mejora de la resolución de tiempo, por ejemplo para detectar una ráfaga, viene a expensas de la resolución de frecuencia.
La mejora de la resolución de frecuencia, por ejemplo para caracterizar los tonos a alta precisión, viene a expensas de la resolución de tiempo.
El scalograma, por otro lado, puede redimensionar la wavelet a medida que la señal evoluciona y ajustar la wavelet cuando las condiciones cambian. El procedimiento estira la wavelet para capturar información de larga duración y baja frecuencia y encoge la wavelet para capturar información de corta duración y alta frecuencia. Utilizando este procedimiento, el scalograma puede lograr una buena localización de frecuencia a bajas frecuencias y una buena localización de tiempo a altas frecuencias.
Para calcular el scalograma, realice estos pasos:Analizador de señal
Si la señal tiene más de 1 millón muestras, divida la señal en segmentos superpuestos.
Calcule el CWT de cada segmento para obtener su scalograma.
Visualice el segmento del scalograma por segmento.
La vista de scalograma no admite señales muestreadas de manera no uniforme. Para calcular el scalograma de una señal muestreada de forma no uniforme, vuelva a muestrear la señal a una rejilla uniforme utilizando la función.resample
La vista de scalograma está disponible en pantallas que contienen una sola señal. Para comparar los scalogramas de diferentes señales, abra pantallas separadas y arrastre cada señal a su propia pantalla.
Si la señal de entrada tiene 1 millón muestras o menos, utiliza la función directamente.Analizador de señalcwt Si la señal tiene más de 1 millón muestras, la aplicación realiza estos pasos:
Divida la señal en segmentos de 1 millón muestras, con un 50% de solapamiento entre segmentos adyacentes.
Si el último segmento se extiende más allá del punto final de la señal, el cero-Pad la señal hasta que el último segmento tenga 1 millón muestras.
Después de calcular el scalograma de cada segmento, elimine los efectos de borde:
Deseche las primeras 250.000 y las últimas 250.000 muestras de scalograma de todos los segmentos excepto la primera y la última.
Deseche las últimas 250.000 muestras de scalograma del primer segmento.
En el último segmento, deseche las primeras muestras de scalograma 250.000 y las muestras correspondientes a la región con relleno de ceros.
Consideremos, por ejemplo, una señal con 2,6 × 106 Muestras:
calcula el CWT utilizando la configuración predeterminada de la función.Analizador de señalcwt La aplicación utiliza ondas de Morse analíticas generalizadas con factor de gamma γ = 3. Consulte para obtener más información.Morse Wavelets (Wavelet Toolbox)
proporciona dos controles independientes para la resolución de frecuencia.Analizador de señal
El control deslizante controla el producto de ancho de banda de tiempo, que es proporcional a la duración de wavelet en el dominio de tiempo.Time-Bandwidth El aumento del producto de ancho de banda de tiempo da como resultado longitudes de onda con más oscilaciones en sus porciones centrales, spreads más grandes en el tiempo y spreads más estrechos en frecuencia. El deslizador se mueve en el rango de 3 a 120. El valor predeterminado es 60. La figura muestra algunas longitudes de onda Morse con un producto de ancho de banda de tiempo variable.P La parte real está en azul, la parte imaginaria está en rojo, y el valor absoluto está en negro.
El control deslizante controla el número de escalas por octava utilizada para discretizar el CWT.Voices Per Octave A medida que aumenta el número de voces por octava, la resolución de la escala se vuelve más fina. El deslizador se mueve en pasos de múltiplos de 4 en el rango de 4 a 16. El valor predeterminado es 8.
traza el valor absoluto de los coeficientes CWT como una función de tiempo y frecuencia.Analizador de señal Si la señal se dividió en segmentos, la aplicación conmemora porciones de los scalogramas de los segmentos individuales y las muestra. La aplicación también traza el cono de influencia, que muestra donde los efectos del borde se convierten en significativas. Consulte para obtener más información.Los efectos de contorno y el cono de influencia

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