cwt连续小波变换高光谱数据的matlab代码
时间: 2023-07-22 11:25:39 浏览: 79
以下是使用MATLAB进行CWT连续小波变换处理高光谱数据的示例代码:
```
% 读取高光谱数据
load('Indian_pines_corrected.mat'); % 加载高光谱数据
% 对高光谱数据进行CWT连续小波变换
[cfs,f] = cwt(indian_pines_corrected(:,1),'bump',1:50);
for i=2:size(indian_pines_corrected,2)
[tmp,f] = cwt(indian_pines_corrected(:,i),'bump',1:50);
cfs = [cfs;tmp];
end
% 显示CWT连续小波变换结果
figure;
imagesc(abs(cfs)); % 显示CWT系数的绝对值
colorbar;
xlabel('波数');
ylabel('样本序号');
```
注:以上代码仅作为示例供参考,具体实现可能需要根据具体数据进行适当的调整和优化。
相关问题
cwt连续小波变换高光谱数据的matlab代码 逐代码解析
以下是对使用MATLAB进行CWT连续小波变换处理高光谱数据的示例代码逐行进行解析:
```
% 读取高光谱数据
load('Indian_pines_corrected.mat'); % 加载高光谱数据
```
首先使用MATLAB的load函数加载高光谱数据,这里以Indian_pines_corrected.mat为例。
```
% 对高光谱数据进行CWT连续小波变换
[cfs,f] = cwt(indian_pines_corrected(:,1),'bump',1:50);
for i=2:size(indian_pines_corrected,2)
[tmp,f] = cwt(indian_pines_corrected(:,i),'bump',1:50);
cfs = [cfs;tmp];
end
```
然后使用MATLAB的cwt函数对高光谱数据进行CWT连续小波变换处理。其中,'bump'是指使用小波基函数类型,1:50是指使用尺度范围为1到50的小波基函数进行分析。循环处理高光谱数据的每个波段,将每个波段的CWT系数存储在一个矩阵cfs中。
```
% 显示CWT连续小波变换结果
figure;
imagesc(abs(cfs)); % 显示CWT系数的绝对值
colorbar;
xlabel('波数');
ylabel('样本序号');
```
最后使用MATLAB的imagesc函数将CWT系数的绝对值显示出来,通过色彩变化来表示CWT系数的大小。此外还可以使用MATLAB的colorbar函数添加一个颜色条,用于指示CWT系数的大小范围。xlabel和ylabel分别设置X和Y轴的标签。
注:以上是对使用MATLAB进行CWT连续小波变换处理高光谱数据的示例代码逐行进行解析,具体实现可能需要根据具体数据进行适当的调整和优化。
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。