小波变换时频图 matlab

怎么画？

要画小波变换的时频图，在Matlab中可以使用函数“spectrogram”来实现。首先要用wavread函数读入音频文件，然后使用wfilters函数选用小波滤波器进行小波变换，并调用cwt函数对信号进行连续小波变换。最后，调用spectrogram函数将小波变换结果转化为时频图。具体操作步骤可以参考以下示例代码：

[data, fs] = wavread('test.wav');
[b, a] = wfilters('haar', 'h');
[cfs, freq] = cwt(data, a, b);
spectrogram(cfs, 1024, freq, fs, 'yaxis');

其中，'test.wav'为输入的音频文件，'haar'为所选取的小波滤波器类型，1024为窗口长度，'yaxis'可以让频率轴从低到高排列。

相关问题

小波变换 时频分析matlab

小波变换是一种在时间和频率上同时分析信号的数学工具，它能够提供信号在不同时间和频率上的局部特征。时频分析是指对信号进行时间和频率上的分析，以了解信号在不同时间和频率上的变化情况。在Matlab中，可以使用cwt函数进行一维连续小波变换，实现对信号的时频分析。

在这个例子中，使用的是复的morlet小波进行时频分析。morlet小波具有很好的时频聚集性。在代码中，首先定义了原始信号，然后选择了小波名称、尺度和中心频率。接下来，使用cwt函数对信号进行连续小波变换，并得到连续小波系数。最后，绘制了小波时频图，横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色表示信号在不同时间和频率上的能量分布。

这种小波变换和时频分析的方法可以帮助我们更好地理解信号在时间和频率上的变化，对于信号处理、模式识别和特征提取等领域有广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB 利用小波变换进行时频分析](https://blog.csdn.net/qq_41312839/article/details/88576721)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【matlab代码】信号的一维连续小波变换时频分析.m](https://download.csdn.net/download/m0_70745318/85340427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

连续小波变换时频图 matlab代码

以下是使用MATLAB实现连续小波变换时频图的代码示例：

% 定义信号和采样频率
Fs = 1000;    % 采样频率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;    % 时间范围
x = cos(2*pi*100*t) + cos(2*pi*200*t) + cos(2*pi*400*t);

% 进行连续小波变换
wavename = 'db4';    % 使用 Daubechies4 小波
[C, L] = wavedec(x, 3, wavename);    % 3 层小波分解
w = linspace(0, Fs, length(x));
[cfs, f] = cwt(x, w, wavename);

% 绘制时频图
figure();
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅度');
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
imagesc(t, f, abs(cfs));
set(gca, 'YDir', 'normal', 'YScale', 'log');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('频率（Hz）');
title('连续小波变换时频图');

运行上述代码，即可得到连续小波变换后的时频图。