一列原始数据用matlab生成振动信号的频谱图，计算振动信号的均值 标准差 峰值 峰峰值并利用morlet的小波基函数进行小波分析图像的代码

在MATLAB中，为了生成振动信号的频谱图、计算统计量（如均值、标准差、峰值和峰峰值），以及进行Morlet小波分析，你需要按照以下步骤编写代码：

% 假设你的原始数据存储在向量data中

% 生成频谱图 (Power Spectral Density)
fs = 100; % 采样频率，可以根据实际情况调整
figure;
psd(data, fs); % 使用periodogram函数绘制PSD图
title('Vibration Signal Power Spectrum');
xlabel('Frequency [Hz]');
ylabel('Power/Frequency');

% 计算统计量
mean_value = mean(data);
std_deviation = std(data);
peak_values = max(data) - min(data); % 峰峰值
peaks_indices = find_peaks(data); % 查找峰值位置，假设find_peaks是你自定义的一个函数
fprintf('Mean: %.4f\n', mean_value);
fprintf('Standard Deviation: %.4f\n', std_deviation);
fprintf('Peak-to-Peak: %.4f\n', peak_values);

% 小波分析（Morlet小波）
wv_length = length(data)/2; % 小波长度
c_freq = 5; % 小波中心频率
wavelet = morlet(wv_length, c_freq); % 创建Morlet小波
coeffs = wignervd(wavelet, data, fs); % 进行小波变换
figure;
imagesc(abs(coeffs)); % 绘制绝对值小波系数图像
title('Morlet Wavelet Analysis');
xlabel('Time Index');
ylabel('Scale');

function peaks = find_peaks(x)
    % 自定义函数，查找局部最大值
    % 这里只是一个简化版本，实际可能需要更复杂的平滑处理和阈值设定
    peaks = x > x(1:end-1) & x > x(2:end);
end

注意：`find_peaks`函数是一个简化的示例，实际应用中可能需要更精确的方法来检测峰值。此外，如果你的数据不是实时采样，确保将正确的采样率传递给`psd`和`wignervd`函数。