Toolbox no Matlab e Exemplo de Sinal

Análise de sinal na Toolbox Wavelet Analyzer no MATLAB

Foi utilizada a Toolbox do Matlab [1] para realizar a análise do sinal de consumo elétrico de uma residência. Este sinal é pré existente no Matlab e é mostrado na Figura 1.

Figura 1

 Após a análise deste sinal será aplicado o "de-noise" com o intuito de retirar o seu ruído. A Figura 2 mostra a tela inicial da ferramenta.

Figura 2

Acessando a opção Wavelet 1-D e importando o sinal, a seguinte janela aparece, como na Figura 3. Três níveis de decomposição foram o suficiente para ter uma melhor visualização do sinal das componentes de alta frequência. O ruído pode ser claramente percebido na primeira metade do sinal.

Figura 3

Ao selecionar alguma parte do sinal, é possível dar zoom com a função X+ a fim de verificar o ruído mais profundamente. Isto é mostrado na Figura 4.

Figura 4

Para aplicar a ferramenta "De-noise", basta clicar no botão correspondente, fazer o ajuste e rapidamente o Matlab irá gerar um novo sinal.  A tela da ferramente "De-noise é mostrada na Figura 5 e o sinal já retirado o ruído é mostrado na Figura 6, junto com o sinal original. O sinal resultante também pode ser exportado para ser usado com outras ferramentas no futuro.

Figura 5

Figura 6

Aplicando um zoom na figura, é possível perceber a diferença com mais detalhes, como mostra a Figura 7.

Figura 7

Conclusões

Com os resultados obtidos, pode-se concluir que a ferramenta do Matlab "Wavelet Toolbox" mostrou-se extremamente eficaz para o objetivo proposto. Nota-se que há varios tipos de Wavelet, e é necessário um estudo mais aprofundado para analisar qual tipo funciona melhor com determinado sinal. O nível da decomposição de cada sinal também é bastante necessária, interferindo positivamente (quando o número ideal consegue ser determinado) ou negativamente, distorcendo o sinal (quando o número ideal não é encontrado).

Análises deste tipo são importantes pois serão um ponto de partida para a disciplina. A ferramenta é bem completa e com ela pode-se realizar a identificação de padrões de sinal, análise de potência, qualidade de energia e outros. Também é necessário realizar a aquisição de novos sinais, para que, com mais detalhes, novas aplicações possam ser desenvolvidas.

Para quem deseja mais sinais, também há uma database do Mendeley que possui sinais de Eletrocardiograma de 45 pacientes de diferentes idade, que possuem algum tipo de disfunção cardíaca [2]. É uma excelente database para futuras análises.

Referências

[1] Wavelet Toolbox 4 User’s Guide , 1997–2009 by The MathWorks, Inc.

[2] Mendeley Datasets - ECG signals. Disponível em: https://data.mendeley.com/datasets/7dybx7wyfn/3. [Acesso em 24-mar-2020].