morlet小波分析

MATLAB的MORLET小波分析 适合初学者

function wcoefs = mymorletcwt（SigScalesfcfb）
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%  Continuous Wavelet Transform using Morlet function                
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%输入%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%    Sig: 输入信号                                          
%    Scales: 输入的尺度序列 
%    fc: morlet小波中心频率  （默认为2） 
%    fb: morlet小波带宽参数   （默认为2）      
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%输出%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%    wcoefs:  morlet小波变换计算结果
%============================================================%
if （nargin <= 1）
     error（‘At least 2 parameters required‘）;
end;
if （nargin < 4）
     fb = 2;
elseif （nargin < 3） 
     fc = 2;
end;
wavsupport=8;                           % 默认morlet小波的支撑区为[-88]
nLevel=length（Scales）;                  % 尺度的数目
SigLen = length（Sig）;                   % 信号的长度
wcoefs = zeros（nLevel SigLen）;         % 分配计算结果的存储单元 
for m = 1:nLevel                        % 计算各尺度上的小波系数
   
    a = Scales（m）;                                   % 提取尺度参数                              
    t = -round（a*wavsupport）:1:round（a*wavsupport）;          % 在尺度a的伸缩作用下，此时小波函数的支撑区会变为[-a*wavsupa*wavsup]，采样频率为1Hz
    Morl = fliplr（（pi*fb）^（-1/2）*exp（i*2*pi*fc*t/a）.*exp（-t.^2/（fb*a^2）））;     % 计算当前尺度下的小波函数，按小波变换的定义这里需要倒置
    temp = conv（SigMorl） / sqrt（a）;            % 计算信号与当前尺度下小波函数的卷积   
    d=（length（temp）-SigLen）/2;                  % 由于卷积计算所得结果的长度可能远远大于原信号，只需提取按原信号的长度提取中间部分的系数
    first = 1+floor（d）;                         % 区间的起点
    wcoefs（m:）=temp（first:first+SigLen-1）;   
    
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        1784  2011-06-13 20:58  mymorletcwt.m
     文件        1435  2011-06-13 20:59  mymorletcwt_exp.m