用Matlab处理TDMS数据（降噪+频谱分析）

TDMS文件从导入到最终处理的整个过程

大学本科专业是电气工程及其自动化，本科毕业设计课题《绝缘子沿面放电电流高频特征分析》，考研失利，颓废了几个月，差不多从4月底到5月底，这一段时间搞这个，本科毕设算是混过去了，其中大部分时间都花在这么一段代码。

这里我需要用matlab提取泄漏电流的高频分量，进而得到我课题涉及到的一些结论。整个过程涉及三个部分: 1.把TDMS数据导入到matlab中 2.把matlab中的数据画出来 3.处理读入到的数据 其中涉及matlab处理泄漏电流，重点也就是处理泄漏电流(即第三部分。)鉴于在该网上找代码时，没有一份合适的答案，还花了不少时间，现分享自己的历程，给需要的人节省一点时间。(这不是很难，反而很简单)。

总体说一下，打开tdms文件有4种方式

tdms文件一般由两个文件组成。一个文件后缀为‘.tdms’，另外一个为‘.tdms-index’。前一个称之为主文件，后一个为头文件。不做过多介绍，可以参开百度文件，excel可以打开TDMS文件，进入正题。matlab怎么读取TDMS文件？（使用方法1）在读文件之前，先用excel打开，如图 看到这里，我们就会对tdms文件有更深刻的理解，tdms文件本质就是二进制文件，tdms文件储存的内容的比excel文件储存的多，相当于“excel+”的版本。我这里有电压、泄漏电流采集共有268w行，但excel一次性只能显示100w左右。工业上的数据正是因为数据量大，所以NI公司推出TDMS文件格式。

如图打开MATLAB TDM Example（该文件，在我上传的资源里），里面有四个文件夹，在Matlab中打开sample的read file文件 然后在matlab运行（这里需要matlab运行的基础），会连续蹦出来三个对话框。如图 第一个对话框让你选择“.dll”文件，这是一个动态库文件，我们在之前的文件（就是之前MATLAB TDM Example打开后，四个子文件之一）里选择 注意箭头所指的文件夹，双击之后，出现第二对话框 这里选择动态库文件的头文件，注意箭头所指的文件地址，上述选择文件时，应该注意选择64位还是32位，这个没有定论，看你电脑是多少位的，就选择多少位的。然后出现第三个对话框 第三个对话框，我们就是要选择打开的tdms文件，以我为例，我选择我的文件打开，如图 我这里采集的就是人工污闪试验中，泄漏电流、电压的变化情况，蓝色的对应电压，红色的对应电流（从之前的EXCEL文件，蓝色数据对应里第一列，红色的对应第二列，图中横坐标为他们的采样点，即excel的行数，纵坐标就是他们的所在列的值数）。顺篇提一点，这里excel所记录的值不是电压、电流的实际值，我们还需要进行单位换算，这个你们自己做过试验的应该清楚。

我第一次在matlab运行时，是没有成功显示上述的图画的，一开始运行就报错，好像有一批问题吧！我记的不多，印象最深的就是显示缺少什么编码器，在下面的命令行里打开浏览器，matlab内置的浏览器死活装不了这个浏览器，后来手动下载才好（这里，我上传的资源即：tdm64-gcc-9.2.0.exe）或者改网站进行下载：matlab官方库允许的编译器及其下载 有个人解决思路对我有点启发（我没有经过他那样的操作就解决了）：网上一名网友的解决过程 如果还有问题，在下面评论，我有时间一定看看

因为第一步已经把采集的数据给画出来。如果只需要这么做，下面这一步就不需要，但如果想进行单位换算，或着只显示泄漏电流的数据，要看看我的第二步。 就ReadFile.m文件打开，里面就这么几行代码

把194行的clear chanvals删除，再次运行，在工作区即可看到 如下情景。 实际上，matlab里面储存的形式都是以矩阵形式，因为Matlab原名就是一个矩阵实验室嘛，画图，只是把矩阵的数据给画出来。 我们要处理的画，就是怎么处理这个矩阵，如我们只想显示泄漏电流、单位换算等 下面的注释是文档一些随笔，不一定与程序有关，自己认真看完就明白了。

如图 里面涉及到matlab的一些函数的用法，这些都是自己自学的一些东西，没有人会教给你，网上也没有现成的，看不懂的话就是要自己去学习，不懂的话，自己右键点击，然后进行点击help ，matlab有帮助，英文看不懂，就翻译成中文看，里面有比较多的例子，自己慢慢学，这我帮不了你。

这个话题就有点大了，就这么一个问题，在华电读研究生时，就这个课题可以发硕士论文，毕业了。我简单的介绍一下流程：去噪的算法有许多种，比如FFT滤波算法、小波硬阈值去噪、小波软阈值去噪、EMD去噪、EEMD去噪等，现在还有一些新的算法，总而言之，算法有许多，就小波阈值去噪这一块，我们细分可以分为许多种，不止小波硬阈值去噪、小波软阈值去噪。有了这么多算法以后，我们需要评判一下所有去噪算法当中，谁去噪效果最好，于是我们引进两个参数：信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）,这里不清楚的，可以搜百度，或者我的补充材料（我后面会上传这篇博客的补充材料）。 泄漏电流原本就不清楚没有噪音的泄漏电流是怎么样的，于是我们自己编一个三角函数，加伪随机数来模拟白噪声（查阅相关文献资料，噪声有许多种，主要是白噪声），然后求得他们不同的参数结果，这里就选用小波硬阈值去噪、小波软阈值去噪（其他算法的原理、程序都还没有搞明白），得到小波软阈值去噪效果最好。（见我补充材料，本科毕业论文） 下面进行小波软阈值去噪 这里可以学习一下小波变换（我上传的资源里有一本书《小波斌换10讲》，适合入门，虽然是研究生学习的课程，但不难），再在matlab上进行算法实现，这里去噪可以自己编程，我选用小波变换包进行处理 输入 wavemenu,调用小波变换包 点击第一个按钮，在后面的界面选择file，下拉列表中选择，从工作区中导入数据，选择信号，在列表中选择一维信号：y3， 我们先选择小波基，选用“db4”进行5层分解，然后点击分析，可以得到分解的信号，再点击降噪。 这里默认是小波软阈值去噪，不用处理，我之间接下来点击降噪即可。 后面导入进工作区以后，降噪以后的信号还是以矩阵的形式储存起来，同之前的步骤一样，可以把去噪后的矩阵用matlab给画出来。

这里主要是进行傅里叶分析，分析泄漏电流的高频分量，采用下列代码

可以得到其时间窗，同时得到这一段时间信号的频谱图，结果如下 然后不同的时间分别进行傅里叶变换，但同时也暴露了傅里叶分解的缺陷，只能反映一段时间信号的频率成分中，它有哪些频率成分，但不能反映，具体什么频率是什么时候出现的，于是我采用离散小波变换，提取其高频分量，知道电压增大的同时，泄漏电流的高频分量随时间的变化情况。这里没必要涉及离散小波变换，就傅里叶变换即可，后续再补充。 完。