调整文件中的matlab系统代码部分，使它能够在MWORKS中运行

将MATLAB代码迁移到MWORKS中涉及一些关键步骤，因为两者在语法和函数库方面存在差异。以下是将文件中的MATLAB系统代码部分调整为可以在MWORKS中运行的示例： ### 步骤一：电驱动总成噪声信号的预处理 #### 1.1 读取噪声信号并绘制时域波形图 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import wavfile from scipy.fft import fft, ifft # 读取原始汽车动力噪声信号 sample_rate, signal = wavfile.read('path_to_your_file.wav') # 时域采集并绘制时域波形 time = np.arange(len(signal)) / sample_rate plt.figure() plt.plot(time, signal) plt.title('原始汽车动力噪声信号时域波形') plt.xlabel('时间 (s)') plt.ylabel('幅度') plt.show() # 截断处理，截断时长为1秒 signal_truncated = signal[:sample_rate] time_truncated = np.arange(len(signal_truncated)) / sample_rate # 绘制截断后的时域波形 plt.figure() plt.plot(time_truncated, signal_truncated) plt.title('截断后的时域波形') plt.xlabel('样本点') plt.ylabel('幅度') plt.show() ``` ### 步骤二：汽车动力噪声的频谱分析 #### 2.1 小波变换预滤波（去噪） ```python import pywt # 使用小波变换进行预滤波 wavelet = 'db4' coeffs = pywt.wavedec(signal_truncated, wavelet, level=4) # 确定阈值 threshold = pywt.threshold(coeffs[-1], np.std(coeffs[-1]), mode='soft') # 阈值处理 coeffs_thresholded = list(coeffs) coeffs_thresholded[-1] = threshold # 信号重构 signal_denoised = pywt.waverec(coeffs_thresholded, wavelet) # 绘制去噪后的信号 plt.figure() plt.plot(signal_denoised) plt.title('小波去噪后的信号') plt.xlabel('样本点') plt.ylabel('幅度') plt.show() # 对比小波去噪前后的信号 plt.figure() plt.plot(signal_truncated, label='原始信号', alpha=0.5) plt.plot(signal_denoised, label='小波去噪后的信号', alpha=0.5) plt.legend() plt.title('原始信号与小波去噪后的信号对比') plt.xlabel('时间 (s)') plt.ylabel('幅度') plt.show() ``` #### 2.2 傅里叶变换分析频谱 ```python # 去噪前 Y = fft(signal_truncated) P2 = np.abs(Y / len(signal_truncated)) P1 = P2[:len(signal_truncated)//2 + 1] P1[1:-1] *= 2 # 去噪后的傅里叶变换 Y_denoised = fft(signal_denoised) P2_denoised = np.abs(Y_denoised / len(signal_denoised)) P1_denoised = P2_denoised[:len(signal_denoised)//2 + 1] P1_denoised[1:-1] *= 2 frequencies = sample_rate * np.arange(len(P1_denoised)) / len(P1_denoised) # 绘制傅里叶变换后的噪声信号频谱 plt.figure() plt.plot(frequencies, P1_denoised) plt.title('傅里叶变换后的噪声信号频谱') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('幅度') plt.show() # 绘制傅里叶变换前后的频谱图对比 plt.figure() plt.plot(frequencies, P1, label='傅里叶变换前') plt.plot(frequencies, P1_denoised, label='傅里叶变换后') plt.legend() plt.title('傅里叶变换前后的频谱图对比') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('幅度') plt.show() ``` ### 步骤三：设计相应滤波器对信号进行滤波 #### 3.1 低通滤波器 ```python from scipy.signal import butter, lfilter, freqz def butter_lowpass(cutoff, fs, order=4): nyquist = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff / nyquist b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False) return b, a def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=4): b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order) y = lfilter(b, a, data) return y # 设计低通滤波器 cutoff_low = 200 y_low_filtered = butter_lowpass_filter(signal_denoised, cutoff_low, sample_rate) # 绘制低通滤波器滤波前后的信号对比 plt.figure() plt.plot(signal_denoised, label='去噪后的信号', alpha=0.5) plt.plot(y_low_filtered, label='滤波后信号', alpha=0.5) plt.legend() plt.title('低频段 低通滤波器滤波前后的信号对比') plt.xlabel('时间 (s)') plt.ylabel('幅度') plt.show() # 滤波前后频谱图对比 Y_low_pass = fft(y_low_filtered) P2_low_pass = np.abs(Y_low_pass / len(signal_denoised)) P1_low_pass = P2_low_pass[:len(signal_denoised)//2 + 1] P1_low_pass[1:-1] *= 2 plt.figure() plt.plot(frequencies, P1_denoised, label='低通滤波器滤波前') plt.plot(frequencies, P1_low_pass, label='低通滤波器滤波后') plt.legend() plt.title('低频段 低通滤波器滤波前后的频谱图对比') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('幅度') plt.show() # 绘制滤波器的幅频相频特性 w, h = freqz(b, a, worN=512, fs=sample_rate) plt.figure() plt.plot(w, 20 * np.log10(abs(h))) plt.title('滤波器幅频特性') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('幅度 (dB)') plt.show() plt.figure() plt.plot(w, np.angle(h)) plt.title('滤波器相频特性') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('相位 (rad)') plt.show() ``` ### 步骤四：对信号进行时频分析 #### 4.1 短时傅里叶变换 ```python from scipy.signal import spectrogram # 采用短时傅里叶变换对噪声信号进行时频分析 window_length = 256 no_overlap = 128 n_fft = 512 frequencies, times, Sxx = spectrogram(signal_denoised, fs=sample_rate, window='hamming', nperseg=window_length, noverlap=no_overlap, nfft=n_fft) # 绘制短时傅里叶变换图 plt.figure() plt.pcolormesh(times, frequencies, 20 * np.log10(np.abs(Sxx)), shading='gouraud') plt.colorbar(label='强度 (dB)') plt.title('短时傅里叶变换') plt.xlabel('时间 (s)') plt.ylabel('频率 (Hz)') plt.show() ``` ### 注意事项 1. **路径替换**：将 `'path_to_your_file.wav'` 替换为实际的文件路径。 2. **依赖安装**：确保安装了 `numpy`, `matplotlib`, `scipy`, `pywt` 等库。可以使用以下命令安装： ```bash pip install numpy matplotlib scipy pywt ``` 通过上述调整，你可以将MATLAB代码成功迁移到MWORKS中运行。请注意，MWORKS可能有一些特定的函数库和语法，需要根据实际情况进行调整。