小波变换时频图 matlab
时间: 2023-10-02 10:09:13 浏览: 54
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
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:
```matlab
% 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。
MATLAB小波变换时频图
在MATLAB中,可以使用`cwt`函数进行小波变换(Continuous Wavelet Transform)并生成相应的时频图。小波变换是一种时频分析方法,可以用于观察信号在不同时间段上的频谱特性。
下面是一个使用`cwt`函数生成小波变换时频图的示例代码:
```matlab
% 生成示例信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:2; % 时间范围
f = 20; % 信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 信号
% 进行小波变换
scales = 1:128; % 尺度参数
waveletFunction = 'morl'; % 小波函数,这里使用Morlet小波
coefs = cwt(x, scales, waveletFunction);
% 绘制小波变换时频图
figure;
imagesc(t, scales, abs(coefs));
set(gca, 'YDir', 'normal');
colorbar; % 添加颜色刻度
xlabel('时间');
ylabel('尺度');
title('小波变换时频图');
```
运行上述代码将生成信号的小波变换时频图,其中x轴表示时间,y轴表示尺度(或频率),颜色表示信号在不同时间和尺度上的能量。
`cwt`函数还支持许多其他参数选项,如小波函数类型、尺度范围、小波函数参数等,可以根据具体需求进行调整。可以通过MATLAB的帮助文档查找更多关于`cwt`函数的详细信息。