wavename = 'cmor3-3'; totalscale = 64; fc = centfrq(wavename); cparam = 2 * fc * totalscale; scales = cparam ./ (totalscale:-1:1); x3 = x.cpu().detach().numpy(); [x3, frequencies] = cwt(x3, scales, wavename, 1 / 25600);画出时频图

要在MATLAB中绘制一维振动信号的时频图，可以使用`imagesc`函数来可视化CWT矩阵。以下是您给出的MATLAB代码的完整示例：

wavename = 'cmor3-3';
totalscale = 64;
fc = centfrq(wavename);

cparam = 2 * fc * totalscale;
scales = cparam ./ (totalscale:-1:1);
x3 = x.cpu().detach().numpy();

[cwtmatr, frequencies] = cwt(x3, scales, wavename, 1 / 25600);

% 绘制时频图
imagesc(frequencies, scales, abs(cwtmatr));
colorbar;
xlabel('时间');
ylabel('尺度');
title('连续小波变换时频图');

在这段代码中，`cwt`函数计算了CWT矩阵，其中`cwtmatr`存储了CWT系数，`frequencies`存储了对应的频率。然后，使用`imagesc`函数将CWT矩阵绘制为时频图，并添加颜色栏、坐标轴标签和标题。

请确保在运行此代码之前已经导入了所需的MATLAB函数，并且`x`是您的一维振动信号。

希望这对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

wavename = "cmor3-3" # cmor 小波 totalscale = 64 fc = pywt.central_frequency(wavename) # 中心频率 cparam = 2 * fc * totalscale # print(cparam.shape) scales = cparam / np.arange(totalscale, 1, -1) x3 = x.cpu().detach().numpy() [x3, frequencies] = pywt.cwt(x3, scales, wavename, 1.0 / 25600) 变成matlab代码

在将Python代码转换为MATLAB代码时，需要注意一些语法和函数的差异。以下是将给定的Python代码转换为MATLAB代码的示例：

wavename = 'cmor3-3';
totalscale = 64;
fc = centfrq(wavename);

cparam = 2 * fc * totalscale;
scales = cparam ./ (totalscale:-1:1);
x3 = x.cpu().detach().numpy();

[x3, frequencies] = cwt(x3, scales, wavename, 1 / 25600);

在MATLAB中，可以使用`centfrq`函数来获取中心频率，使用点除运算符`.`来表示元素级除法，使用`./`和`.*`来表示元素级除法和乘法。另外，`pywt.cwt`函数可以用MATLAB的`cwt`函数进行替换。

请注意，我假设您已经定义了变量`x`，并导入了所需的Python库和MATLAB函数。如果有任何问题，请随时提问。

fs = 50000 t = np.arange(0, len(data1)) / fs wavename = "cmor3-3" # cmor 小波 totalscale =256 fc = pywt.central_frequency(wavename) # 中心频率 cparam = 2 * fc * totalscale scales = cparam / np.arange(totalscale, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(data1, scales, wavename, 1.0 / fs) # 连续小波变换 datarec=cwtmatr yy1=fft(datarec) yreal = yy1.real # 获取实数部分 yimag = yy1.imag # 获取虚数部分 yf_1 = abs(fft(datarec)) # 取模 yf1_1 = abs(fft(datarec))/(((x_values/2))) #归一化处理 yf1_1 yf2_1 = yf1_1[range(int((len(yf_1)/2)))] #由于对称性，只取一半区间 xf_1 = np.arange(len(datarec)) # 频率 xf1_1 = xf_1 xf2_1 = xf_1[range(int((len(xf_1)/2)))] #取一半区间 plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = plt.subplot(1,2,1) plt.plot(t, data1) plt.xlabel("Time(s)", fontsize = 14) plt.ylabel("Amplitude(g)", fontsize=14) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.contourf(xf1_1,yf1_1, abs(cwtmatr)) # 画等高线图

fs = 50000 表示采样率为每秒50000次采样。
t = np.arange(0, len(data1)) / fs 表示生成一个时间轴，取值范围为0到data1的长度，步长为1/fs，即每秒取样50000次。
wavename = "cmor3-3" 是选定的小波函数名为“cmor3-3”。