生成在matlab中对电流信号进行小波分解的代码，要求使用db4进行小波分解并画出原始信号图、小波系数图和三维时频图

在MATLAB中，你可以使用Wavelet Toolbox来进行小波分解。这里是一个基本的例子，展示了如何对电流信号进行DB4小波分解，并绘制原始信号、小波系数以及三维时频图：

% 加载示例数据
load('your_current_signal.mat'); % 替换为你的实际电流信号文件名

% 定义小波基
wavelet = 'db4';

% 设置分解层数
level = 3; % 可以根据需要调整分解层数

% 进行小波分解
[cA, cD] = wavedec(y, level, wavelet); % y是电流信号

% 绘制原始信号
figure;
plot(t, y);
title('Original Current Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
grid on;

% 小波系数图（通常只显示一阶和最高级系数）
figure;
subplot(2, 1, 1)
imagesc(t, 1:level, abs(cA));
title('Approximation Coefficients');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Scale');
colormap('jet');

subplot(2, 1, 2)
imagesc(t, 1:length(cD), abs(cD(end,:)));
title('Detail Coefficients (Level ' + num2str(level) + ')');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Scale');
colormap('jet');

% 三维时频图
figure;
surf(t, 1:length(cA), abs(cA).^2, 'FaceAlpha', 0.75);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Scale');
zlabel('Magnitude Squared');
title('Wavelet Coefficients in Time- Approximation Coefficients');
view([30 45]); % 视角调整

% 对细节系数同样绘制三维时频图
figure;
surf(t, 1:length(cD), abs(cD).^2, 'FaceAlpha', 0.75);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Scale');
zlabel('Magnitude Squared');
title(['Wavelet Coefficients in Time-Frequency Domain (db4) - Detail Coefficients (Level ' ...
       num2str(level) ')']);
view([30 45]);

这里的`t`代表时间向量，`y`是你的电流信号，`cA`和`cD`分别是小波分析的结果，包含了近似系数和详细系数。

请注意，你需要根据你的实际情况修改文件路径、信号名称、分解层数等部分。如果你的信号数据不在当前工作目录下，记得加上完整的路径。