Matlab 检测信号数据中的主要事件？

如果我有一个如下的信号，我将如何找到两个“重大事件”的开始和结束（事件开始处用绿色箭头表示，结束处用红色箭头表示）

我已经尝试过了，但似乎无论我如何处理

滞后

、

阈值

和

影响

变量，它要么对图的开头、中间和结尾的微小变化（没有重大事件）做出反应，要么根本没有反应

我不能简单地确定信号是否高于一个固定的阈值，因为信号的强度可能会变化，因此我需要一些方法来检测信号何时偏离“背景噪声”。此外，信号有时可能呈整体趋势，如下图所示

我已经在对信号应用一个简单的低通和高通滤波器。我想要的是下图中的橙色信号（我手动绘制它只是为了说明）

---

你可以尝试一些东西。这两种选择在某种程度上取决于知道预期的异常事件的类型

假设您知道事件的长度通常为100个样本。 创建此信号并检查峰值

indicator = filtfilt(ones(1, 100) ./ 100, 1, abs(signal));

这看起来有点像你的橙色信号

其次，您可以尝试检查信号中的样本到样本的变化

indicator = abs(diff(signal));

---

如果你真的想全力以赴，试试一维卷积神经网络。这需要标记的训练数据

你可以试试看。这两种选择在某种程度上取决于知道预期的异常事件的类型

假设您知道事件的长度通常为100个样本。 创建此信号并检查峰值

indicator = filtfilt(ones(1, 100) ./ 100, 1, abs(signal));

这看起来有点像你的橙色信号

其次，您可以尝试检查信号中的样本到样本的变化

indicator = abs(diff(signal));

---

如果你真的想全力以赴，试试一维卷积神经网络。这需要标记的训练数据

我建议使用中值滤波器进行背景提取，然后寻找零交叉点。如果你能提供一个样本数据，也许是一个txt文件，我可以提供帮助。至于将这些事件从背景信息中分离出来，你可能需要查看具有高样本熵的信号部分。我建议使用中值滤波器进行背景提取，然后寻找零交叉点。如果你能提供一个样本数据，也许是一个txt文件，我可以提供帮助。至于将这些事件从背景信息中分离出来，你可能需要查看具有高样本熵的信号部分。