在matlab中生成一个使用贝多西小波处理采集到的电信号的代码，要求使用db4对信号进行分解重构，并绘制出分解后的图形，小波系数的图形以及三维的时频变化图形。

在MATLAB中，你可以使用Wavelet Toolbox来处理电信号并进行小波分析。以下是生成一个使用DB4小波（Daubechies Wavelet）对电信号进行分解、重构和绘图的基本步骤：

% 导入电信号数据
signal = readmatrix('your_signal_data.txt'); % 请替换为你实际的信号文件路径

% 设置信号采样率
fs = 1000; % 假设每秒1000样本

% 选择DB4小波作为分析工具
wavelet = 'db4';

% 对信号进行小波变换，设定最大尺度
[L, C] = cwt(signal, wavelet, fs, 'MaxLevel', log2(length(signal)));

% 绘制原始信号
plot(signal);
title('Original Signal');
xlabel('Sample');
ylabel('Amplitude');

% 绘制分解后的小波系数图形
figure;
imagesc(1:length(L), L, abs(C));
colorbar;
title(['Discrete Wavelet Transform (DB4) Coefficients']);
xlabel('Time Index');
ylabel('Scale');

% 重构信号
reconstructed_signal = wct(L, C, wavelet, fs);

% 绘制重构后的信号
figure;
plot(reconstructed_signal);
hold on;
plot(signal, 'r--', 'LineWidth', 2); % 添加参考线
legend('Reconstructed Signal', 'Original Signal');
title('Signal after Reconstruction');
xlabel('Sample');
ylabel('Amplitude');

% 绘制三维时频变化图形
figure;
surf(L, [1:length(L)], abs(C));
xlabel('Scale');
ylabel('Time Index');
zlabel('Magnitude');
title('3D Time-Frequency Plot');

请确保已经安装了MATLAB的Wavelet Toolbox，并将上述代码中的`'your_signal_data.txt'`替换为你的电信号数据文件的实际路径。运行这段代码后，你会得到所需的小波分析结果。