7562i-对信号进行连续小波变换(CWT)分析

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这段MATLAB代码实现了对信号进行连续小波变换(CWT)分析的全过程。下面我将从功能、结构和技术细节三个方面进行详细剖析。

一、代码功能概述

这段代码主要完成以下功能：
1. 读取信号数据并进行基本设置
2. 绘制信号的时域波形
3. 使用连续小波变换进行时频分析
4. 可视化CWT结果
5. 分析影响锥(COI)边界效应

 二、代码结构分析

1. 数据准备部分

clear; clc; % 清空工作区和命令窗口
fs = 25600; % 采样频率(Hz)
x_input = csvread('data.csv'); % 读取CSV格式的输入数据
N = length(x_input); % 数据长度
n = 0:N-1; % 生成索引序列
t = n/fs; % 生成时间轴(秒)
y = x_input; % 将数据赋值给y

2. 时域分析部分

figure(1); % 创建第一个图形窗口
plot(t,y); % 绘制时域波形
xlabel('时间'); ylabel('幅值'); % 添加坐标轴标签
 

3. CWT基本分析

figure(2)
cwt(y,'morse',fs) % 使用Morse小波进行CWT并自动绘图

4. 详细CWT分析

figure(3)
wname = 'morse'; % 指定小波类型
[wt,f,coi] = cwt(y,wname,fs); % 获取CWT系数、频率和影响锥

% 绘制CWT系数幅度图
subplot(1,2,1)
imagesc(t,f,abs(wt)); % 显示时频幅度
axis xy % 确保频率轴方向正确
h = colorbar; % 添加颜色条
xlabel('time'); ylabel('frequence');
h.Label.String = 'magnitude'; % 设置颜色条标签

% 绘制影响锥(COI)
subplot(1,2,2)
plot(t,coi) % 显示影响锥随时间变化

5. 时间单位转换分析

figure(4)
ts = 1/fs; % 计算采样周期
cwt(y,seconds(ts)); % 使用秒为单位进行CWT
 

6. 高级CWT参数分析

[wt,fb,scalingcfs] = cwt(y,fs); % 获取滤波器组和缩放系数
 

三、关键技术细节剖析

1. 连续小波变换(CWT)实现

- 使用MATLAB内置的`cwt`函数实现
- 支持多种小波类型：'morse'(默认)、'amor'(Morlet)和'bump'
- 可指定采样频率或时间单位

2. 影响锥(COI)分析

- COI表示边界效应影响的区域
- 在COI之外的区域分析结果更可靠
- 代码中通过`coi`变量获取并绘制了COI边界

 3. 可视化技术

- 使用`imagesc`绘制时频图
- `axis xy`确保频率轴方向正确(低频在下)
- 添加颜色条显示幅度大小
- 多子图布局同时显示时频图和COI

4. 参数配置

- 采样频率fs=25600Hz(适合分析高频信号)
- 默认使用Morse小波(平衡时频分辨率)
- 可扩展信号减少边界效应(`ExtendSignal`参数)

运行效果展示：