CWD matlab实例
时间: 2023-09-04 19:08:00 浏览: 61
以下是一个简单的 CWD(Continuous Wavelet Transform)的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 生成一个正弦信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f = 50; % 正弦信号频率
x = sin(2*pi*f*t);
% 进行CWT分析
scales = 1:128; % 尺度向量
cwtcoeffs = cwt(x,scales,'morl');
% 绘制CWT结果
figure;
imagesc(t,scales,abs(cwtcoeffs));
axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Scale');
colormap(jet);
```
这个脚本生成一个频率为50 Hz的正弦信号,并对其进行CWT分析。结果以图像形式显示,其中时间在x轴上,尺度在y轴上,颜色表示CWT系数的大小。这个示例使用了Morlet小波,在实际应用中可能需要根据具体情况选择不同的小波类型。
相关问题
cwd时频分析matlab代码
以下是一个基于matlab的cwd时频分析代码:
```matlab
% 输入信号
x = randn(1, 1024);
% 定义时频分析参数
wlen = 64; % 窗口长度
nfft = 128; % FFT点数
hop = wlen/4; % 帧移长度
fs = 1000; % 采样率
% 计算STFT
[S, F, T] = stft(x, wlen, hop, nfft, fs);
% 计算幅度谱
A = abs(S);
% 绘制时频图
figure;
surf(T, F, A');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
zlabel('幅度');
```
其中,stft函数是matlab自带的函数,用于计算短时傅里叶变换。如果您需要更详细的代码实现,可以参考matlab官方文档或相关书籍。
matlab中cwd时频分析
CWD(Continuous Wavelet Decomposition)是一种时频分析方法,它使用小波函数作为基函数,可以在时域和频域之间提供更好的分辨率。在MATLAB中,可以使用Wavelet Toolbox中的cwt函数进行CWD分析。下面是一个简单的例子:
假设我们有一个信号x,我们想要对其进行CWD分析。我们可以使用以下代码:
```matlab
% 生成信号
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量
x = cos(2*pi*50*t) + sin(2*pi*100*t);
% 进行CWD分析
scales = 1:128; % 尺度向量
cwt(x,scales,'morl');
```
在这个例子中,我们生成了一个包含50Hz和100Hz正弦波的信号,并使用cwt函数对其进行CWD分析。scales参数指定了我们要使用的尺度范围。在这个例子中,我们使用了1到128的尺度。'morl'参数指定了我们要使用的小波函数类型。
运行这段代码后,MATLAB将生成一个CWD图,其中x轴表示时间,y轴表示尺度。颜色表示信号在不同时间和尺度上的强度。