matlab R2018b信号数据绘制小波包热力图

要绘制小波包热力图，需要进行以下步骤：

1. 加载数据并进行小波包分解。可以使用Matlab中的wavedec函数进行小波包分解，得到小波包系数。

2. 将小波包系数按照矩阵形式排列，每行表示一个小波包分量，每列表示一个时间点。可以使用Matlab中的wenergy函数进行计算。

3. 对矩阵进行归一化处理，以便于绘制热力图。可以使用Matlab中的mat2gray函数进行归一化处理。

4. 绘制热力图。可以使用Matlab中的imagesc函数进行绘制。

下面是一个示例代码：

% 加载数据
load('ecg.mat');

% 小波包分解
wpt = wpdec(ecg, 4, 'sym4');

% 计算小波包系数能量
energy = wenergy(wpt);

% 归一化处理
energy_norm = mat2gray(energy);

% 绘制热力图
imagesc(energy_norm);
colormap('jet');
colorbar;

这段代码将会绘制出一个小波包热力图。你可以根据自己的数据进行调整。

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matlab2018b matlab msk调制信号并绘制出功率谱

以下是 MATLAB 2018b 中生成 MSK 调制信号并绘制出功率谱的示例代码：

% 定义调制参数
modulationIndex = 0.5; % 调制指数
samplesPerSymbol = 10; % 每个符号的样本数
numDataBits = 10000; % 数据位数
snr = 10; % 信噪比（dB）

% 生成随机数据
data = randi([0 1], numDataBits, 1);

% 将数据进行 MSK 调制
modulatedData = mskmod(data, modulationIndex, samplesPerSymbol);

% 增加高斯噪声
noisyData = awgn(modulatedData, snr, 'measured');

% 绘制功率谱
Fs = 1000; % 采样率
N = length(noisyData);
xdft = fft(noisyData);
xdft = xdft(1:N/2+1);
psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;
psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);
freq = 0:Fs/length(noisyData):Fs/2;
figure;
plot(freq,10*log10(psdx))
grid on;
title('Power Spectral Density');
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)')

代码中，首先定义了 MSK 调制的参数，包括调制指数、每个符号的样本数、数据位数和信噪比。然后随机生成数据，对数据进行 MSK 调制，并加入高斯噪声。最后使用 FFT 计算信号的功率谱，并绘制出功率谱图形。

需要注意的是，这里使用了 `mskmod` 函数进行 MSK 调制，使用了 `fft` 函数计算信号的傅里叶变换，使用了 `abs` 函数计算信号的振幅，使用了 `plot` 函数绘制功率谱图形。

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以下是 MATLAB 2018b 中生成 MSK 调制信号并绘制出功率谱的示例代码：

% 定义调制参数
modulationIndex = 0.5; % 调制指数
samplesPerSymbol = 10; % 每个符号的样本数
numDataBits = 10000; % 数据位数
snr = 10; % 信噪比（dB）

% 生成随机数据
data = randi([0 1], numDataBits, 1);

% 将数据进行 MSK 调制
modulatedData = mskmod(data, modulationIndex, samplesPerSymbol);

% 增加高斯噪声
noisyData = awgn(modulatedData, snr, 'measured');

% 绘制功率谱
Fs = 1000; % 采样率
N = length(noisyData);
xdft = fft(noisyData);
xdft = xdft(1:N/2+1);
psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;
psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);
freq = 0:Fs/length(noisyData):Fs/2;
figure;
plot(freq,10*log10(psdx))
grid on;
title('Power Spectral Density');
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)')

代码中，首先定义了 MSK 调制的参数，包括调制指数、每个符号的样本数、数据位数和信噪比。然后随机生成数据，对数据进行 MSK 调制，并加入高斯噪声。最后使用 FFT 计算信号的功率谱，并绘制出功率谱图形。

需要注意的是，这里使用了 `mskmod` 函数进行 MSK 调制，使用了 `fft` 函数计算信号的傅里叶变换，使用了 `abs` 函数计算信号的振幅，使用了 `plot` 函数绘制功率谱图形。