matlab小波频谱分析代码
时间: 2024-04-16 18:23:12 浏览: 10
当然可以!Matlab提供了丰富的工具和函数来进行小波频谱分析。下面是一个简单的示例代码,用于对信号进行小波分解和频谱分析:
```matlab
% 生成示例信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 10; % 信号频率
f2 = 50;
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);
% 进行小波分解
wname = 'db4'; % 小波基函数名称
level = 5; % 分解层数
[c, l] = wavedec(x, level, wname);
% 计算小波系数的能量谱
cA5 = appcoef(c, l, wname, level); % 最低频带的近似系数
[cD, ~] = detcoef(c, l, level); % 细节系数
cD_energy = sum(abs(cD).^2); % 细节系数的能量
% 绘制能量谱图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(linspace(0, fs/2, length(cA5)), abs(cA5).^2);
hold on;
plot(linspace(0, fs/2, length(cD_energy)), cD_energy);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Energy');
title('Wavelet Spectrum');
legend('Approximation Coefficients', 'Detail Coefficients');
```
这段代码首先生成了一个示例信号,然后使用`wavedec`函数对信号进行小波分解,得到各个频带的小波系数。接着,通过`appcoef`和`detcoef`函数提取最低频带的近似系数和细节系数,并计算细节系数的能量。最后,使用`plot`函数绘制原始信号和小波能量谱图。