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Fs bit]=wavread('50.wav'); Lee el archivo de forma de onda, s son los datos, Fs es la frecuencia de muestreo, bit es el ancho de bits
figure( 1) Nueva ventana
Eliminación de ruido de wavelet
[thr, sorh, keepapp]=ddencmp(' den', 'wv', s); devuelve la señal después de la eliminación de ruido y la compresión de wavelet
[s, cxc, lxc, perf, perfl2]=wdencmp('gbl', s, 'db3', 3, thr, sorh, keepapp); Obtener coeficientes wavelet mediante umbralización
nfft=length(s); longitud de la señal, es decir, 'den' y 'wv'. e. Número de puntos de muestreo
p=floor(length(s)/3) 1; Orden de predicción AR
[spsd, f]=pyulear(s, p, nfft). , Fs, 'unilateral'); Encuentra la densidad espectral de potencia
pmax=max(spsd); Componente máximo de la densidad espectral de potencia
psd=psd/pmax;
Display
plot(f(1:
plot(f(1: 200), spsd(1: 200)); dibuja el espectro de potencia en el punto de frecuencia correspondiente
a=find(spsd==1) Encuentra la posición del punto de frecuencia normalizada a 1
f(a) genera la frecuencia correspondiente a la densidad espectral de potencia máxima