给我一个完整的使用交叉小波变换提取颤振信息的MATLAB程序

在MATLAB中，使用交叉小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）来提取信号中的颤振信息通常涉及以下几个步骤。请注意，这个例子假设你已经安装了`Wavelet Toolbox`。以下是一个简单的示例程序，用于分析时间序列数据：

% 加载样本数据（这里以振动信号为例）
load('vibration_data.mat'); % 替换为你实际的数据文件名

% 定义信号处理参数
timeDomainData = data; % 假设data是你的原始信号
fs = 1000; % 采样频率 (Hz)
cwtScaleRange = 1:1:64; % CWT尺度范围
waveletName = 'db4'; % 使用Daubechies 4级小波

% 进行连续小波变换
[C, freqs] = cwt(timeDomainData, waveletName, cwtScaleRange, fs);

% 计算幅度谱和相位谱
amplitudeSpectrum = abs(C);
phaseSpectrum = unwrap(angle(C)); % 解缠绕相位

% 提取颤振成分
[~,颤动Index] = max(amplitudeSpectrum, [], 2); % 找到最大幅度对应的小波系数位置
颤动Signal = real(ifft(C(:,颤动Index))); % 取出颤振信号

% 可视化结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(freqs, amplitudeSpectrum);
title('Amplitude Spectrum');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');

subplot(2,1,2);
plot(timeDomainData, 'r',颤动Signal, 'g');
title('Original Signal vs. Vibrational Component');
xlabel('Time (s)');
legend('Original', 'Vibrational');

% 相关问题--
1. 震动信号在哪些频率段最明显？
2. 如何调整小波函数以优化颤振特征的提取？
3. 有没有其他方法可以增强颤振信号在噪声背景下的可见度？  

请根据你的实际需求修改数据源、参数以及后续的可视化部分。如果需要更详细的解释或特定的调整，随时告诉我。