设计一个对东南大学齿轮箱振动信号进行时频混合分析的matlab代码

以下是一个基于MATLAB对东南大学齿轮箱振动信号进行时频混合分析的代码示例：

% 导入数据
data = load('gearbox_vibration_signal.mat');
x = data.X098_DE_time; % 选取DE通道的振动信号
fs = data.Fs; % 采样频率

% 时域分析
figure;
subplot(2,1,1);
plot(x);
xlabel('样本序号');
ylabel('振动信号');
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
spectrogram(x, hann(1024), 512, 1024, fs, 'yaxis');
title('原始信号的短时傅里叶变换');

% 频域分析
N = length(x); % 信号长度
xdft = fft(x); % 进行傅里叶变换
xdft = xdft(1:N/2+1); % 只取正频率部分
psdx = (1/(fs*N)) * abs(xdft).^2; % 计算功率谱密度
freq = 0:fs/length(x):fs/2; % 构造频率向量

figure;
subplot(2,1,1);
plot(freq,10*log10(psdx));
grid on;
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)');
title('原始信号的功率谱密度估计');
subplot(2,1,2);
pwelch(x, hann(1024), 512, 1024, fs);
title('原始信号的Welch功率谱密度估计');

% 时频混合分析
figure;
spectrogram(x, hann(1024), 512, 1024, fs, 'yaxis');
title('原始信号的时频分析');

% 双比例尺小波分析
figure;
wscalogram('image',cwt(x,1:128,'sym2'),'scales',1:128,'ydata',1:length(x));
title('原始信号的小波分析');

在这个示例中，我们首先从MATLAB的示例数据中导入了一个齿轮箱振动信号，然后进行了时域分析、频域分析、时频混合分析和双比例尺小波分析四个步骤。

在时域分析中，我们通过绘制原始信号及其短时傅里叶变换图像来观察信号的时域特征。

在频域分析中，我们通过计算原始信号的功率谱密度并绘制功率谱密度图像来观察信号的频域特征，同时也使用MATLAB的pwelch函数进行了Welch功率谱密度估计。

在时频混合分析中，我们使用MATLAB的spectrogram函数绘制了原始信号的时频图像，以便直观地观察信号的时频特征。

在双比例尺小波分析中，我们使用MATLAB的cwt和wscalogram函数绘制了原始信号的小波分析图像，以便观察信号的时频特征。