小波相干谱matlab 代码

以下是一个使用MATLAB计算小波相干谱的示例代码：

% 输入信号
x = randn(1, 1000); 

% 小波变换参数
wavelet = 'db4'; % 小波类型
scales = 1:10; % 尺度范围

% 计算小波相干谱
[C,~,~] = wcoherence(x, wavelet, scales);

% 绘制小波相干谱
figure;
imagesc(1:length(x), scales, C);
axis xy;
colorbar;
xlabel('时间');
ylabel('尺度');
title('小波相干谱');

在这个示例中，我们首先生成一个长度为1000的随机信号x。然后使用`wcoherence`函数计算小波相干谱。函数的输入参数包括原始信号x、指定的小波类型和尺度范围。最后，我们使用`imagesc`函数将计算得到的小波相干谱绘制出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改和调整。

相关问题

小波相干性matlab

在MATLAB中，你可以使用信号处理工具箱中的函数来计算小波相干性。小波相干性是用于分析信号之间的相互关系的一种方法，它可以揭示信号之间的相关性和共享的频率特征。

以下是一个示例代码，演示如何计算两个信号之间的小波相干性：

% 生成两个示例信号
t = 0:0.1:10;
x = cos(2*pi*0.5*t);
y = sin(2*pi*0.5*t);

% 计算小波相干性
[c, l] = xwcoherence(x, y);

% 绘制小波相干性图
figure;
imagesc(t, l, c);
colorbar;
xlabel('时间');
ylabel('频率');
title('小波相干性');

在这个示例中，我们生成了两个简单的正弦信号，并使用`xwcoherence`函数计算它们之间的小波相干性。然后，我们使用`imagesc`函数绘制小波相干性图像，其中横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色表示小波相干性的强度。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要根据你的数据和分析目标进行适当的调整。你可以根据自己的需求查阅MATLAB的文档或参考其他资料来了解更多关于小波相干性的计算和应用方法。

小波相干分析matlab

小波相干分析是一种用于研究两个非平稳信号之间频率依赖性和时间局部化相位同步性的工具。这种方法结合了傅里叶变换的时间-频率分辨率优势以及传统相干谱估计的空间域特性，在处理具有瞬态特性的数据方面非常有用。

在MATLAB环境中实现小波相干分析，通常会涉及到以下几个步骤：

### 1. 数据准备
首先需要准备好两组待分析的时间序列数据，并确保它们有相同的采样率和长度。如果原始数据不符合这个条件，则需先做预处理如插值、截断等操作使其匹配。

### 2. 应用 `wcoher` 函数
MATLAB自带了一个专门的小波相干函数——`wcoher()`。它可以计算给定对的时间序列之间的连续小波变换(Wavelet Transform)及相应的相干系数矩阵。该命令的基本语法如下：

[wcoh, f, coi] = wcoher(x,y,scales,wname);

这里，
- x 和 y 分别代表输入的两条时间序列；
- scales 表示尺度向量，默认采用自适应选择的方式确定合适的范围；
- wname 指定了所使用的母小波名称（例如 'morl', 'mexh' 等）；

返回的结果包括三个部分：
- wcoh - 相干度图，即每个时刻每种频率下的相干程度；
- f - 频率轴坐标数组；
- coi - 锥形影响区域(Cone of Influence)，超出此边界的数据因边缘效应而变得不可靠。

此外还有其他选项可以调整绘图样式、设置显著水平线等细节内容。

### 示例代码片段
下面给出一段简单的演示脚本，它将生成两个人工合成的周期性波动并对其进行小波相干测试：

% 创建样本数据集
Fs = 10; % Sampling frequency (Hz)
t = linspace(0,5*pi,60); % Time vector from t=0 to t=157 with N points.
x = sin(t)+randn(size(t)); % Signal X plus noise
y = cos(t+pi/4)+randn(size(t)); % Shifted version Y plus different random noises.

figure;
subplot(3,1,[1 2]);
plot(t,x,'r');
hold on;
plot(t,y,'b:');
xlabel('Time'); ylabel('Amplitude');
title(['Sample Signals at F_s=',num2str(Fs),' Hz']);
legend({'Signal X','Signal Y'},...
       'Location','NorthWest');

% 执行小波相干运算
[scales,frequencies]=cwtfftinfo([min(diff(t)) max(t)]); %#ok<UNRCH>
[WCOH,FREQS,CONE] = wcoher(x.',y.',[],'amor');

% 绘制结果图像
subplot(3,1,3);
pcolor(t,frequencies*Fs,WCOH);
shading interp;
axis tight;
xlabel('Time(s)');
ylabel('Frequency(Hz)');
set(gca,'YScale','log')
cb=colorbar;
set(get(cb,'Label'),'String','Wavelet Coherence')

hold on;

contour(t,frequencies*Fs,(abs(real(WCOH)).>imag(sqrt(.95))),[0.9],'-k'); % Add contour line for significance level

fill([CONES(:,1)' CONES(end:-1:1)',NaN],[frequencies(length(frequencies))*ones(1,length(CONES)) frequencies(1)*ones(1,length(CONES)) NaN],'w','EdgeColor','none') ; % Overlay COI region as white overlay

这段程序会产生一个包含原有时序图及其对应的小波相干分布图表的图形窗口。通过观察颜色深浅变化趋势能够直观地了解到两者间存在关联的主要频段位置及时段区间信息。