对于时变转速的振动信号，如何使用连续小波变换得到其时频图？给出MATLAB代码

对于时变转速的振动信号，我们通常使用连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）来分析其随时间变化的频率特性。CWT允许我们在不同的时间尺度上观察信号的局部频率成分。以下是基本步骤和一个简化的MATLAB代码示例：

1. 准备数据：假设你已经有了一个名为`vib_signal`的振动信号向量。

% 假设的振动信号数据 (需要替换为实际数据)
vib_signal = % 你的振动信号数据;
fs = % 采样频率;  // 每秒采样次数

t = (0:length(vib_signal)-1)/fs;  % 时间轴

2. 定义小波基函数：常用的小波基有Morlet、Daubechies等。这里选择Morlet作为例子。

wavelet_name = 'morl';
wavelet_params = 'scales', logspace(-1, 1, 64), ...  % 设置小波尺度范围
               'wname', wavelet_name, ...         % 小波函数名称
               'wvunit', 'rad/s';  % 单位为赫兹

3. 进行连续小波变换：

[CWT_matrix, scales] = cwt(vib_signal, motherWavelet(wavelet_params), t);

4. 计算功率谱密度（PSD）并绘制时频图（也称作 scalogram）：

PSD = abs(CWT_matrix).^2;  % 取绝对值并平方以获得功率谱
[time_axis, freq_axis] = cwtmat2tf(CWT_matrix, scales);  % 转换为时频坐标

figure;
surf(time_axis, scales, PSD);  % 绘制三维时频图
xlabel('Time (seconds)');
ylabel('Frequency (Hz) or Scale');
zlabel('Power');
title(['Vibration Signal Continuous Wavelet Transform - Time-Frequency Analysis']);
colorbar;