连续小波变换的matlab代码

连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）是一种将信号从时域分析到频域和时间尺度空间的工具。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：

% 加载示例信号
load weibull; % 假设weibull.mat文件包含信号数据x

% 定义小波基，比如Morlet小波
wavelet = 'morl';

% 设置小波的一些参数
dj = 0.2; % 尺度间隔
fs = 1;   % 采样频率
t = (0:length(x)-1)/fs; % 时间向量

% 计算连续小波变换
cwt_matrix = cwt(x, wavelet, t, dj);

% 可视化结果
figure;
imagesc(t, log(1 ./ linspace(1, length(x), size(cwt_matrix, 2))), abs(cwt_matrix));
xlabel('Time');
ylabel('Scale');
colorbar;
title('Continuous Wavelet Transform');

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连续小波变换matlab代码

下面是一段连续小波变换的MATLAB代码：

% 连续小波变换函数
function CWT = ContinuousWaveletTransform(sig, scale, fs, wname)
 
% sig：信号，scale：尺度向量，fs：采样率，wname：小波函数名称
 
% 计算CWT的函数主体 
numOfScales = length(scale); % 尺度个数 
sigLen = length(sig); % 信号长度 
dt = 1/fs; % 采样时间间隔 
CWT = zeros(numOfScales,sigLen); % 初始化存储CWT矩阵 
for i = 1:numOfScales 
    s = scale(i); % pick one scale
    t = (1:sigLen)*dt; % 构建时间坐标轴
    coef = Morlet(s,t,wname); % 计算Morlet小波函数系数
    temp = conv(sig, coef,'same'); % 对信号进行小波变换 
    CWT(i,:) = temp; % 存储结果
end
end
 
 
% Morlet小波函数
function [w] = Morlet(s,t,wname)
 
% s:尺度
% t:时间坐标轴
% wname:小波函数名称
% w:小波函数
 
switch wname
    case 'morlet'
        f0=6;
        w=exp(2*1i*pi*f0*t).*exp(-t.^2./(2*(s^2)))./sqrt(s); % Morlet小波函数
    case 'mexican_hat'
        w=(1-2*(t.^2)./s^2).*exp(-t.^2./(2*s^2))./sqrt(s/(3*pi)); % Mexican hat小波函数
end
end

希望能够帮助到您！

连续小波变换 matlab代码

我可以回答这个问题。以下是连续小波变换的 MATLAB 代码示例：

% 定义信号
t = 0:0.001:1;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

% 进行小波变换
[cA,cD] = dwt(x,'db1');

% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

subplot(2,1,2);
plot(t,cA);
hold on;
plot(t,cD,'r');
title('小波变换结果');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
legend('近似系数','细节系数');

希望这可以帮助您。