我有一组一维的.mat数据,采样率为1000000,共计5000000个点,想要通过连续小波变换获得小波尺度图,x轴是时间,y轴是频率。请给我一个matlab程序,
时间: 2024-09-26 07:13:43 浏览: 28
当然可以,以下是一个基本的MATLAB程序,用于对一维数据进行连续小波变换并生成尺度图。请注意,你需要安装了`Wavelet Toolbox`,并且确保已经导入了` wavedec` 和 `wavedec2` 函数来进行小波分解。
```matlab
% 导入 .mat 数据
data = load('your_data_file.mat'); % 替换 'your_data_file.mat' 为你实际的数据文件名
% 设置信号参数
fs = 1000000; % 采样率
n_samples = size(data, 2); % 点数,假设data是一个矩阵,每行一个样本
t = (0:n_samples-1) / fs; % 时间序列
% 使用连续小波包分析(Continuous Wavelet Transform)
cwt_matrix = cwt(data, ricker(64), scales(1:64)); % ricker函数通常作为基小波,scales是你要考虑的小波尺度范围
% 转置结果以便频率在y轴上
cwt_scaled = squeeze(mean(cwt_matrix, 2)); % 平均每个水平方向上的系数,减少噪声影响
% 计算频率轴,基于小波变换的原理,频率等于尺度除以采样周期
frequencies = scales ./ fs;
% 绘制尺度图
figure;
plot(t, cwt_scaled);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Continuous Wavelet Scaleogram');
xlim([min(t) max(t)]);
ylim([min(frequencies) max(frequencies)]);
% 可视化时频分辨率矩阵
imagesc(t, frequencies, abs(cwt_matrix));
colorbar;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Scale');
title('Time-Frequency Resolution Matrix');
% 显示结果
disp('小波尺度图绘制完成')
```
在这个示例中,`ricker(64)`指定了Ricker小波,你可以根据需要选择其他基小波。`scales(1:64)`是一系列尺度值,你可以调整以适应你的需求。记得替换`your_data_file.mat`为你的实际文件路径,并根据需要修改其他参数。