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');

相关问题

连续小波变换matlab代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的连续小波变换的 Matlab 代码示例：

% 定义信号和小波基
x = linspace(0, 1, 1000);
y = sin(2*pi*10*x) + sin(2*pi*20*x) + sin(2*pi*30*x);
wname = 'db4';

% 进行连续小波变换
[c, l] = wavedec(y, 4, wname);

% 重构信号
y_rec = waverec(c, l, wname);

% 绘制原始信号和重构信号
subplot(2,1,1);
plot(x, y);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(x, y_rec);
title('重构信号');

这段代码将一个包含三个正弦波的信号进行了连续小波变换，并重构了信号。你可以根据自己的需要修改信号和小波基的定义，以及变换的级数。

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。