FFT后连续小波变换时频图 matlab代码

以下是用Matlab实现FFT后连续小波变换的代码：

% 使用MATLAB内置的函数生成信号
t = linspace(0, 1, 1024);
x = sin(2 * pi * 10 * t) + sin(2 * pi * 20 * t) + rand(size(t));

% 计算信号的FFT
X = fft(x);

% 定义小波函数
wname = 'db4';

% 定义多尺度连续小波变换的尺度范围
scales = 1:10;

% 计算连续小波变换
cwtmatr = contwt(X,scales,wname);

% 绘制连续小波变换的频图
figure
imagesc(log(abs(cwtmatr)))

% 添加绘图标签
xlabel('Sample')
ylabel('Scale')
title('Continuous wavelet transform of signal')
colorbar

这个代码将一个包含两个频率成分和噪声的信号进行了FFT和多尺度连续小波变换，并绘制了连续小波变换的频图。

相关问题

时域信号转成时频信号 matlab 代码

时域信号可以通过时频分析方法转换成时频信号，常见的方法有短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)等。这里给出利用STFT实现时域信号转换成时频信号的Matlab代码示例：

% 生成信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 50; % 信号频率
f2 = 150;
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);

% STFT参数设置
windowLength = 50; % 窗口长度
hopLength = 25; % 帧移长度
nfft = 256; % FFT点数

% 计算STFT
[S,F,T] = stft(x,fs,'Window',hamming(windowLength),'OverlapLength',windowLength-hopLength,'FFTLength',nfft);

% 绘制时频图
figure;
imagesc(T,F,abs(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

解释一下代码：

首先生成一个包含两个正弦信号的时域信号x，采样率为1000Hz，时长为1秒。

然后设置STFT的参数，其中窗口长度为50，帧移长度为25，FFT点数为256。

接着调用Matlab自带的stft函数计算STFT，得到时频矩阵S、频率向量F和时间向量T。

最后绘制时频图，其中横轴为时间，纵轴为频率，颜色表示信号在该时刻该频率上的能量。

注意，这里使用的是Matlab自带的stft函数，也可以使用第三方工具包如TFSAP等实现STFT。