对于时变转速的振动信号，如何使用连续小波变换得到其时频图？给出MATLAB代码。假设原始数据形状为（200,1024），即200个1024长度的一维信号，对每个信号进行小波变换，获得其时频图

对于时变转速的振动信号，连续小波变换是一种有效的分析工具，它可以同时提供频率和时间的信息。在MATLAB中，我们可以使用Wavelet Toolbox中的`cwt`函数来进行连续小波变换。以下是一个基本步骤的示例：

1. 首先，加载并预处理数据，将信号reshape成合适的形式，例如，每一列是一帧信号：

% 假设data就是你的200x1024二维数组，每列是独立的振动信号样本
signal = data';

2. 定义小波基和参数，比如选择Morlet小波，并确定持续时间和频率分辨率：

wavelet = 'morl'; % 或者其他你喜欢的小波类型
dt = 1 / (length(signal) - 1); % 时间间隔，这里是1秒
J = log2(length(signal)); % 最大尺度（采样次数的一半）

3. 使用`cwt`函数计算连续小波变换：

[C, t] = cwt(signal, wavelet, 'Periodogram', dt, J);

`cwt`函数返回两个结果：`C`是时频系数矩阵，而`t`是时间轴。

4. 将时频系数转换为时频图（通常称为功率谱图像，因为`'Periodogram'`选项给出了幅度平方值）：

powerSpectrogram = abs(C).^2; % 获得绝对值的平方作为功率估计

5. 可以通过绘制时频图来可视化结果：

imagesc(t, (1:length(signal)) / length(signal), powerSpectrogram)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Frequency (Hz)')
title('Continuous Wavelet Transform of Vibration Signal')
colorbar % 显示颜色刻度

注意：在实际应用中，你可能还需要调整小波参数、平滑结果或其他细节，具体取决于你的需求和信号特性。