clc; clear; %设置八个幅值 A1=3;A2=8;A3=5;A4=2;A5=6;A6=7;A7=4;A8=1; %设置八个频率分量 f1=1;f2=2;f3=3;f4=4;f5=5;f6=6;f7=7;f8=8; %定义采样区间 x=0:0.001:8; %构建八个信号函数 y1=A1*sin(2*pi*f1*x).*(0<x&x<1); y2=A2*sin(2*pi*f2*x).*(1<x&x<3); y3=A3*sin(2*pi*f3*x).*(2<x&x<3); y4=A4*sin(2*pi*f4*x).*(2<x&x<4); y5=A5*sin(2*pi*f5*x).*(4<x&x<5); y6=A6*sin(2*pi*f6*x).*(5<x&x<6); y7=A7*sin(2*pi*f7*x).*(6<x&x<7); y8=A8*sin(2*pi*f8*x).*(0<x&x<8); %八个信号叠加求和构建非平稳信号函数 y=y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8;继续使用matalb画出函数y的haar小波时频能量图

抱歉，我无法绘制图形，请您自行使用 MATLAB 绘制。您可以使用以下代码生成 y 的 Haar 小波时频能量图：

% 对 y 进行小波分解，使用 5 层分解
[c, l] = wavedec(y, 5, 'haar');

% 初始化小波时频矩阵
w = zeros(length(c), length(y));

% 对每个小波系数进行小波包变换，得到小波时频矩阵
for i = 1:length(c)
    w(i, :) = wpfbm(c(i), l, 'haar', length(y));
end

% 计算小波时频能量图
wt = w.^2;
imagesc(wt);
set(gca,'YDir','normal');
xlabel('Time (samples)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;
title('Haar Wavelet Time-Frequency Energy Plot of y');