在matlab2021a中生成一个使用贝多西小波处理采集到的电信号的代码，要求使用db4对信号进行分解重构，并绘制出分解后的图形，小波系数的图形以及三维的时频变化图形。

在MATLAB R2021a中，你可以使用Wavelet Toolbox来处理电信号并应用DB4小波进行分析。以下是基本步骤的示例代码：

% 导入电信号数据
load('your_signal.mat'); % 替换为实际的信号文件名

% 设置DB4小波作为基础函数
wavename = 'db4';
wavelet = wavelet(wavename);

% 对信号进行预处理，如去噪等，这里假设信号已经准备好
signal_filtered = your_preprocessing_function(signal); % 请替换为实际的滤波函数

% 将信号分为时间域和频率域部分
[coeffs, freq] = cwt(signal_filtered, wavelet, 'FrequencyRange', [0, max(freq)]) ; % 使用连续小波变换(CWT)
time = (0:length(coeffs)-1) / sampling_frequency; % 时间轴，这里的sampling_frequency需要根据实际情况提供

% 绘制原始信号
plot(time, signal_filtered);
xlabel('Time (seconds)');
ylabel('Amplitude');
title('Filtered Signal');

% 绘制小波系数图形
subplot(2, 1, 2);
imagesc(time, freq, abs(coeffs));
xlabel('Time (seconds)');
ylabel('Frequency');
colorbar;
title(['DB4 Coefficients | Time-Frequency Representation']);

% 三维时频变化图
figure;
surf(time, freq, abs(coeffs));
xlabel('Time (seconds)');
ylabel('Frequency');
zlabel('Magnitude');
title('3D Time-Frequency Analysis using DB4');
view([30, 45]); % 可视角度调整

请注意，上述代码中的`your_preprocessing_function`、`signal`和`sampling_frequency`应根据你的实际信号数据进行修改。此外，如果你的数据不是正弦信号，可能需要额外的预处理步骤。