matlab R2018b信号数据绘制小波包热力图

首先，需要将信号数据进行小波包分解。可以使用MATLAB中的wavedec函数。

假设信号数据为x，小波包分解的层数为n：

% 小波包分解
[C, L] = wavedec(x, n, 'db4'); 

然后，需要计算小波包系数的能量，可以使用MATLAB中的wpenergy函数。

% 计算小波包系数的能量
[E,~,~,~] = wpenergy(C, L, 2); 

将能量矩阵E绘制成热力图，可以使用MATLAB中的heatmap函数。

% 绘制小波包能量热力图
heatmap(E);

完整代码如下：

% 生成信号数据
x = randn(1, 1024);

% 小波包分解
n = 5;
[C, L] = wavedec(x, n, 'db4');

% 计算小波包系数的能量
[E,~,~,~] = wpenergy(C, L, 2);

% 绘制小波包能量热力图
heatmap(E);

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matlab2018b matlab msk调制信号并绘制出功率谱

以下是 MATLAB 2018b 中生成 MSK 调制信号并绘制出功率谱的示例代码：

% 定义调制参数
modulationIndex = 0.5; % 调制指数
samplesPerSymbol = 10; % 每个符号的样本数
numDataBits = 10000; % 数据位数
snr = 10; % 信噪比（dB）

% 生成随机数据
data = randi([0 1], numDataBits, 1);

% 将数据进行 MSK 调制
modulatedData = mskmod(data, modulationIndex, samplesPerSymbol);

% 增加高斯噪声
noisyData = awgn(modulatedData, snr, 'measured');

% 绘制功率谱
Fs = 1000; % 采样率
N = length(noisyData);
xdft = fft(noisyData);
xdft = xdft(1:N/2+1);
psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;
psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);
freq = 0:Fs/length(noisyData):Fs/2;
figure;
plot(freq,10*log10(psdx))
grid on;
title('Power Spectral Density');
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)')

代码中，首先定义了 MSK 调制的参数，包括调制指数、每个符号的样本数、数据位数和信噪比。然后随机生成数据，对数据进行 MSK 调制，并加入高斯噪声。最后使用 FFT 计算信号的功率谱，并绘制出功率谱图形。

需要注意的是，这里使用了 `mskmod` 函数进行 MSK 调制，使用了 `fft` 函数计算信号的傅里叶变换，使用了 `abs` 函数计算信号的振幅，使用了 `plot` 函数绘制功率谱图形。

matlabr2018b

Matlab R2018b是MathWorks公司于2018年9月发布的Matlab版本，它包含许多新功能和改进，如增强的深度学习功能、增强的3D可视化、新的工具箱等。此版本还支持一些最新的硬件和操作系统，并提高了性能和稳定性。在使用Matlab R2018b时，您可以使用它的许多功能和工具来完成各种任务，如数据分析、数学建模、信号处理、图像处理等。