Utilizar la app Signal Analyzer

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Flujo de trabajo de la app

Un flujo de trabajo habitual para inspeccionar y comparar señales utilizando la app Signal Analyzer es:

Seleccionar señales que se desee analizar: seleccione cualquier señal disponible en el espacio de trabajo de MATLAB^®. La app acepta arreglos numéricos y señales con información de tiempo inherente, como arreglos timetable de MATLAB, objetos timeseries y objetos labeledSignalSet. Para obtener más información, consulte Data Types Supported by Signal Analyzer. Añada información de tiempo a señales utilizando tasas de muestreo, vectores numéricos, arreglos duration o expresiones de MATLAB.
Preprocess Signals: edite señales utilizando acciones de corte, clipeado, división, extracción o recorte. Aplique filtros paso bajo, paso alto, paso banda o eliminador de banda a señales. Elimine tendencias y calcule envolventes de señales. Suavice señales utilizando medias móviles, regresión, filtros de Savitzky-Golay u otros métodos. Elimine el ruido de las señales utilizando wavelets. Cambie las tasas de muestreo de las señales o interpole señales muestreadas de manera no uniforme en mallas uniformes. Preprocese señales utilizando funciones personalizadas propias. Genere funciones de MATLAB para automatizar operaciones de preprocesamiento.
Explorar señales: represente, mida y compare datos, sus espectros, sus espectrogramas o sus escalogramas. Busque características y patrones en los dominios de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia. Calcule espectros de persistencia para analizar señales esporádicas y afinar estimaciones de espectrogramas utilizando la reasignación. Extraiga regiones de interés de las señales. Mida señales estáticas en el dominio de tiempo, como mínimo, máximo, media y nivel cuadrático medio.
Compartir análisis: copie visualizaciones de la app al portapapeles como imágenes. Exporte señales al espacio de trabajo de MATLAB o guárdelas en archivos MAT. Genere scripts de MATLAB para automatizar el cálculo de estimaciones del espectro de potencia, el espectrograma o el espectro de persistencia, así como la extracción de regiones de interés. Guarde sesiones de Signal Analyzer para continuar el análisis más tarde o en otro equipo.

Ejemplo: extraer regiones de interés del canto de una ballena

Abrir script en vivo

Cargue un archivo que contiene datos de audio de una ballena azul del Pacífico muestreados a 4 kHz. El archivo procede de la biblioteca de vocalizaciones animales que mantiene el Programa de Investigación en Bioacústica de la Universidad de Cornell. La escala temporal de los datos está comprimida por un factor de 10 para elevar el tono y hacer las llamadas más audibles. Convierta la señal a un horario de MATLAB®.

whaleFile = fullfile(matlabroot,"examples","matlab","data","bluewhale.au");
[w,fs] = audioread(whaleFile);

whale = timetable(seconds((0:length(w)-1)'/fs),w);

% To hear, type soundsc(w,fs)

Abra Signal Analyzer y arrastre el horario a una visualización. Cuatro características destacan del ruido. La primera se conoce como gorjeo y las otras tres, como gemidos.

En la pestaña Display, haga clic en Spectrum para abrir una vista del espectro y en Panner para activar el panoramizador. Utilice el panoramizador para crear una ventana de zoom con una anchura de unos 2 segundos. Arrastre la ventana de zoom de modo que se centre en el gorjeo. El espectro muestra un pico perceptible en torno a los 900 Hz.

Aísle el gorjeo único aplicando un filtro paso alto. Haga clic con el botón secundario en la señal de la tabla Signal y seleccione Duplicate para crear una copia del canto de la ballena. Elimine la señal original de la visualización desmarcando la casilla de verificación situada junto a su nombre en la tabla Signal. En la pestaña Analyzer, seleccione Highpass de la galería Preprocessing. En la pestaña Highpass, establezca la frecuencia de la banda de paso en 925 Hz y la atenuación de la banda de parada, en 80 dB. Utilice el valor predeterminado para la inclinación. Haga clic en el botón Highpass para aplicar el filtro.

Vaya a la pestaña Display y coloque dos cursores de datos haciendo clic en la flecha debajo de Data Cursors y seleccionando Two. Coloque un cursor en 1.3 segundos y el otro cursor, en 3.3 segundos. Haga clic en la flecha situada junto a Extract Signals y seleccione Between Time Cursors para extraer la región que contiene el gorjeo.

Borre la visualización y seleccione la señal original. Extraiga los tres gemidos para comparar sus espectros:

Centre la ventana de zoom del panoramizador en el primer gemido. El espectro tiene ocho picos claramente definidos y situados muy cerca de múltiplos de 170 Hz. Haga clic en el botón situado junto a Extract Signals y seleccione Between Time Limits.
Haga clic en Panner para ocultar el panoramizador. Pulse la barra espaciadora para ver la señal completa. Haga clic en Zoom in X y acérquese a un intervalo de 2 segundos de la vista temporal centrada en el segundo gemido. El espectro también tiene picos en múltiplos de 170 Hz. Haga clic en el botón situado junto a Extract Signals y seleccione Between Time Limits.
Pulse la barra espaciadora para ver la señal completa. Acérquese en torno al tercer gemido. También hay picos en múltiplos de 170 Hz. Haga clic en el botón situado junto a Extract Signals y seleccione Between Time Limits.

Elimine la señal original de la visualización desmarcando la casilla de verificación situada junto a su nombre en la tabla Signal. Visualice las tres regiones de interés que acaba de extraer. Sus espectros se sitúan aproximadamente uno sobre otro. Haga clic en Display Grid para añadir una segunda visualización y represente la región de interés que contiene el gorjeo que ha extraído. Los espectros del gorjeo y de los gemidos son claramente diferentes.

Seleccione las señales extraídas en la tabla Signal. Haga clic en Export, en la pestaña Analyzer, para exportar las cuatro regiones de interés a un archivo MAT.

Consulte también

Signal Analyzer | Signal Labeler