CWT时频分析matlab

### 实现 CWT 连续小波变换时频分析

为了在 Matlab 中实现连续小波变换 (CWT)，并生成一维信号的时频图，可以利用内置函数 `cwt` 和其他辅助工具。下面是一个详细的示例代码教程。

#### 准备工作
确保安装了 Signal Processing Toolbox 或 Wavelet Toolbox，因为这些工具箱包含了执行 CWT 所需的功能[^4]。

#### 示例代码
以下是完整的 Python 代码片段用于展示如何使用 MatLab 来完成这一过程：

% 加载数据集
load noisdopp;
signal = noisdopp;

% 设置采样率
Fs = 10e3; % 假设采样率为 10kHz 

% 使用 cwt 函数计算连续小波变换
[cfs,frequencies] = cwt(signal,Fs);

% 绘制时频谱图
figure;
surface((1:length(signal))./Fs,frequencies,abs(cfs));
shading interp;
xlabel('Time (sec)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Continuous Wavelet Transform Magnitude');
view(0,-90);
colorbar;

这段脚本首先加载了一个名为 `noisdopp` 的测试信号作为输入样本。接着定义了该信号的采样频率 Fs 。调用了 `cwt()` 函数来进行实际的小波变换操作，并返回两个主要输出参数——尺度下的系数矩阵 `cfs` 及对应的频率向量 `frequencies`。最后部分则是绘制出彩色表面图形表示不同时间点上各个频率成分的能量分布情况。

#### 参数调整建议
对于不同的应用场景可能需要调节一些选项以优化结果质量。例如可以选择特定类型的母小波（如 Morse 小波），指定具体的时间范围或者改变颜色映射方式等。