В MATLAB есть несколько встроенных примеров, которые полезно посмотреть, и, к счастью, в вашем случае есть один для локализации времени и частоты землетрясений .
Пример 1 Кобеdata
load kobe
для загрузки данных временной области (что я предполагаю).
[wt,f] = cwt(kobe,1);
Восстановление данных о времени землетрясения.
xrec = icwt(wt,f,[0.030 0.070],'SignalMean',mean(kobe));
Построение исравнивая исходные данные времени и данные для частот в диапазоне [0.030, 0.070]
Гц, которые я предполагаю, что это будут некоторые технические диапазоны частот для землетрясений.
subplot(2,1,1)
plot(kobe)
grid on
title('Original Data')
subplot(2,1,2)
plot(xrec)
grid on
title('Bandpass Filtered Reconstruction [0.030 0.070] Hz')
Пример 2 Эл. Данные Nino
Загрузка данных Эль-Ниньо (землетрясение) и получение их непрерывного вейвлет-преобразования данных времени:
load ninoairdata
[cfs,period] = cwt(nino,years(1/12));
Obtain the inverse CWT for years 2 through 8.
xrec = icwt(cfs,period,[years(2) years(8)]);
и построение CWT восстановленных данных с использованием:
figure
cwt(xrec,years(1/12))
и, наконец, сравнение исходных данных времени с восстановленными данными:
figure
subplot(2,1,1)
plot(nino)
grid on
title('Original Data')
subplot(2,1,2)
plot(xrec)
grid on
title('El Nino Data - Years 2-8')
Вы можете просто загрузить свои собственные данные в эти модели и посмотреть, как вы хотите разработать свои методы ианализировать ваши данные.