coef1=cwt(s1,'amor',Fs); abs_coef1=abs(coef1).^2; bw1=abs_coef1>=0.7*mean(mean(abs_coef1)); bw1=bwlabel(bw1);

这几行代码是在对信号s1进行小波变换后，计算小波系数的幅值平方，并基于平均幅值的阈值对小波系数进行二值化处理，得到一个二值化矩阵bw1。具体来说，代码中的第一行使用MATLAB中的CWT函数将信号s1分解成一组amor小波基函数，并计算在每个小波基函数上的投影系数，将结果存储在变量coef1中。第二行将小波系数的幅值平方，然后将其转换为二值矩阵bw1，其中二值化的阈值为0.7倍的平均幅值。第三行使用MATLAB中的bwlabel函数对二值化矩阵进行标记，将相邻的非零区域标记为同一个区域，并为每个区域分配一个唯一的标签，结果存储在变量bw1中。这些操作可以帮助识别信号中的重要成分，以便进行进一步的分析和处理。