matlab交叉小波变换代码

Matlab是一种强大的数学软件，它包含了一些用于信号处理和分析的工具，包括交叉小波变换（Cross Wavelet Transform，CWT）。交叉小波变换能够同时分析两个信号的时间-频率特性，这在探索多变量数据的关联性和同步模式时非常有用。

以下是一个简单的示例代码片段，展示了如何在Matlab中使用`cwt`函数进行二维交叉小波变换：

% 定义两个信号
signal1 = randn(1000, 1); % 假设这是第一个信号
signal2 = randn(1000, 1); % 第二个信号

% 设置小波基和尺度范围
wavelet_name = 'morl'; % 使用Morlet小波
scales = logspace(-2, 2, 500); % 规则尺度范围

% 进行交叉小波变换
[cross_cwt, freqs] = cwt(signal1, signal2, wavelet_name, scales);

% 可视化结果
figure;
imagesc(freqs, scales, abs(cross_cwt).^2);
colorbar;
xlabel('Scale');
ylabel('Frequency');
title('Cross-Wavelet Coefficients (Magnitude Squared)');

这个例子中，我们首先创建了两个随机信号，然后选择了一个Morlet小波作为基函数，并设定了一组尺度。`cwt`函数返回了交叉小波系数矩阵，以及对应的频率和尺度信息。最后，通过图像显示了交叉小波系数的幅度平方图。