fs = 50000 t = np.arange(0, len(data1)) / fs wavename = "cmor3-3" # cmor 小波 totalscale =256 fc = pywt.central_frequency(wavename) # 中心频率 cparam = 2 * fc * totalscale scales = cparam / np.arange(totalscale, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(data1, scales, wavename, 1.0 / fs) # 连续小波变换 datarec=cwtmatr yy1=fft(datarec) yreal = yy1.real # 获取实数部分 yimag = yy1.imag # 获取虚数部分 yf_1 = abs(fft(datarec)) # 取模 yf1_1 = abs(fft(datarec))/(((x_values/2))) #归一化处理 yf1_1 yf2_1 = yf1_1[range(int((len(yf_1)/2)))] #由于对称性，只取一半区间 xf_1 = np.arange(len(datarec)) # 频率 xf1_1 = xf_1 xf2_1 = xf_1[range(int((len(xf_1)/2)))] #取一半区间 plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = plt.subplot(1,2,1) plt.plot(t, data1) plt.xlabel("Time(s)", fontsize = 14) plt.ylabel("Amplitude(g)", fontsize=14) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.contourf(xf1_1,yf1_1, abs(cwtmatr)) # 画等高线图

fs = 50000 表示采样率为每秒50000次采样。
t = np.arange(0, len(data1)) / fs 表示生成一个时间轴，取值范围为0到data1的长度，步长为1/fs，即每秒取样50000次。
wavename = "cmor3-3" 是选定的小波函数名为“cmor3-3”。

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wavename = "cmor3-3" # cmor 小波 totalscale = 64 fc = pywt.central_frequency(wavename) # 中心频率 cparam = 2 * fc * totalscale # print(cparam.shape) scales = cparam / np.arange(totalscale, 1, -1) x3 = x.cpu().detach().numpy() [x3, frequencies] = pywt.cwt(x3, scales, wavename, 1.0 / 25600) 变成matlab代码

在将Python代码转换为MATLAB代码时，需要注意一些语法和函数的差异。以下是将给定的Python代码转换为MATLAB代码的示例：

wavename = 'cmor3-3';
totalscale = 64;
fc = centfrq(wavename);

cparam = 2 * fc * totalscale;
scales = cparam ./ (totalscale:-1:1);
x3 = x.cpu().detach().numpy();

[x3, frequencies] = cwt(x3, scales, wavename, 1 / 25600);

在MATLAB中，可以使用`centfrq`函数来获取中心频率，使用点除运算符`.`来表示元素级除法，使用`./`和`.*`来表示元素级除法和乘法。另外，`pywt.cwt`函数可以用MATLAB的`cwt`函数进行替换。

请注意，我假设您已经定义了变量`x`，并导入了所需的Python库和MATLAB函数。如果有任何问题，请随时提问。

解释这段代码每行的意思：for i in range(0, len(x_valid)): N = 1024 fs = 12000 t = np.linspace(0, 1024 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename)#中心频率 cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(1024 / 100, 1024 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x) plt.clf() plt.close()

这段代码的含义是：对于x_valid的长度，从0遍历到其长度-1，每次循环执行以下操作：设定N为1024，fs为12000，用np.linspace生成长度为N的时间向量t，wavename为'cmor3-3'，totalscal设定为256，fc为通过pywt库计算得到的'cmor3-3'小波的中心频率。