如果用连续小波变换呢？请编写一个代码

连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）是一种时频分析工具，它能够同时提供信号的时间和频率信息。在MATLAB中，你可以使用`cwt`函数来计算连续小波变换。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Daubechies wavelet进行CWT：

% 导入示例数据
load weboptim;

% 选择要使用的Daubechies小波，这里选db4
wavelet = 'db4';

% 设置时间间隔和频率范围
dt = 0.01; % 时间步长，可以根据实际情况调整
frequencies = linspace(1/dt/2, 50, 100); % 频率范围

% 计算连续小波变换
[cfs, scales] = cwt(data, wavelet, dt, frequencies);

% 可视化结果
imagesc(scaleogram(scales), log(cfs));
colorbar;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Scale');
title('Continuous Wavelet Transform using Daubechies 4');

% 提取系数最大值的频率和时域位置
[~, maxCoefIdx] = max(abs(cfs));
[maxFrequency, maxTime] = scales(maxCoefIdx);
disp(['Max coefficient occurs at time ', num2str(maxTime), ' and frequency ', num2str(maxFrequency), ' Hz']);

这段代码首先加载了一个示例数据（weboptim），然后选择了Daubechies 4小波（db4）。接着定义了时间和频率范围，计算了CWT，然后通过图像显示结果并找到系数的最大值对应的频率和时域位置。

如果你想了解更多关于CWT的参数设置、不同类型的波形或特定应用，请告诉我，我可以进一步详细解释或提供相应的代码。