小波变换时频分析matlab

小波变换是一种时频分析方法，可以在时间和频率上同时对信号进行分析。在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox来进行小波变换和时频分析。

下面是一个示例代码，演示如何在MATLAB中使用小波变换进行时频分析：

% 生成测试信号
fs = 1000;  % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs;  % 时间范围
f1 = 10;  % 信号频率
f2 = 50;
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);

% 进行小波变换
wname = 'db4';  % 小波函数名称
[c, l] = wavedec(x, 5, wname);  % 小波分解，5层分解

% 绘制小波系数的时频图
figure;
wt = scal2frq(c,l,wname,fs);  % 计算小波系数的时频信息
imagesc(t, wt, abs(c));
colorbar;
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('频率 (Hz)');
title('小波变换时频分析');

% 重构信号
y = waverec(c, l, wname);

% 绘制原始信号和重构信号的对比图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, y);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
title('重构信号');

这段代码首先生成了一个包含两个频率分量的测试信号。然后使用`wavedec`函数对信号进行小波分解，得到小波系数。接下来，使用`scal2frq`函数计算小波系数的时频信息，并使用`imagesc`函数绘制小波系数的时频图。最后，使用`waverec`函数对小波系数进行重构，得到重构信号，并将原始信号和重构信号进行对比绘制。

你可以根据自己的需求修改测试信号、小波函数和分解层数等参数。希望对你有帮助！