小波变换提取信号特征绘制时频图matlab代码

以下是一份使用MATLAB代码完成小波变换提取信号特征绘制时频图的代码示例：

% 测试信号的生成
Fs = 2048;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
f0 = 50;
f1 = 350;
A0 = 0.5;
A1 = 1;
x = A0*sin(2*pi*f0*t) + A1*sin(2*pi*f1*t);

% 将采样频率转换为比特率
W = 200;
N = length(x);
Rx = x'*x/N;
x = sqrt(W/Rx) * x;

% 选择小波函数和分解层数
wname = 'db2';
nlevel = 5;

% 进行小波变换并绘制时频图
figure(1);
[c,l] = wavedec(x,nlevel,wname);
for k = 1:nlevel
xrec = wrcoef('a',c,l,wname,k);
subplot(nlevel+1,1,k);
plot(xrec);
axis('tight');
if k == 1
title('小波分解');
end
end
subplot(nlevel+1,1,nlevel+1);
plot(x);
axis('tight');
title('原始信号');

% 绘制小波包分析的时频图
figure(2);
xwp = wpdec(x,4,wname);
treeplot(xwp);
wpviewcf(xwp,15);

以上就是使用MATLAB实现小波变换提取信号特征绘制时频图的代码。

相关问题

连续小波变换可以获得信号的时频信息，其中脊线是指在小波变换后的系数图上连接各个极大值点的曲线，表示信号的主要时频成分具体MATLAB代码

以下是使用MATLAB进行连续小波变换及脊线提取的示例代码：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1000);
f1 = 10; f2 = 50;
s = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);

% 进行连续小波变换
[cfs, freqs] = cwt(s, 'amor', 'samplingperiod', 1/1000);

% 绘制小波系数图
figure;
imagesc(t, freqs, abs(cfs));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

% 提取脊线
ridge = zeros(size(cfs));
for i=1:length(freqs)
    [pks, locs] = findpeaks(abs(cfs(i,:)));
    ridge(i, locs) = 1;
end

% 绘制脊线图
figure;
imagesc(t, freqs, ridge);
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

其中，使用 `cwt` 函数进行连续小波变换，第一个参数为输入信号，第二个参数为小波基函数（这里使用 Morlet 小波），`'samplingperiod'` 参数指定采样周期，这里为 1/1000。得到的 `cfs` 和 `freqs` 分别是小波系数和对应的频率。使用 `findpeaks` 函数提取每个频率下的极大值点，将这些点标记在脊线上。最后使用 `imagesc` 函数绘制出小波系数图和脊线图。

MATLAB读取.mat文件短时傅里叶变换和小波变换绘制时频图代码

以下是MATLAB读取.mat文件并进行短时傅里叶变换和小波变换绘制时频图的示例代码：

% 读取.mat文件中的信号
load signal.mat;
x = signal; % 信号
fs = 1000; % 采样率

% 短时傅里叶变换
window_length = 256; % 窗口长度
overlap = window_length/2; % 重叠长度
nfft = 1024; % 傅里叶变换点数
[S, F, T] = spectrogram(x, window_length, overlap, nfft, fs);

% 绘制时频图
figure;
imagesc(T, F, abs(S));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
title('短时傅里叶变换时频图');

% 小波变换
wname = 'db4'; % 小波基
level = 5; % 分解层数
[C, L] = wavedec(x, level, wname);
c = detcoef(C, L, level); % 提取细节系数
t = 1:length(c);
scales = 2.^(0:level); % 尺度
coefs = cwt(c, scales, wname); % 连续小波变换

% 绘制时频图
figure;
imagesc(t, scales, abs(coefs));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('尺度');
title('小波变换时频图');

其中，`signal.mat` 文件中存放的是信号数据，可以自行准备或者使用 MATLAB 自带的数据集。`window_length` 表示窗口长度，`overlap` 表示重叠长度，`nfft` 表示傅里叶变换点数，在短时傅里叶变换中用于控制时频图分辨率和平滑度。`wname` 表示小波基名称，`level` 表示小波变换的分解层数，在小波变换中用于控制时频图分辨率和频带宽度。