Matlab 进行频率切片小波变换(FSWT)源代码，将一维信号生成时频图。
时频分析是一种重要的信号处理方法，可以帮助我们从频率和时间两个维度来分析信号的特性。在时
频分析方法中，频率切片小波变换(FSWT)是一种更具创新性的方法，由 YAN 等人在 2009 年提出。
相比传统的连续小波变换(CWT)，FSWT 在时频分析上具有更好的表现。
FSWT 的基本原理是将信号分解为一系列频率切片，并对每个频率切片进行小波变换。这样可以得到
每个时刻不同频率下的信号能量分布情况，从而形成时频图。时频图可以直观地展示信号在不同频率
和时间上的变化情况，帮助我们了解信号的特征。
在 Matlab 中，我们可以使用现成的源代码来进行 FSWT 的计算和时频图的生成。首先，我们需要读
取一段要分析的一维信号，这个信号可以是心电信号、脑电信号、地震波形、电流电压数据等。接下
来，我们需要绘制该信号的 FFT 谱，以及经过 FSWT 变换后的时频图。
在程序中，可以找到一段示例的心电信号，可以直接运行，并且注释非常详细，有助于我们理解代码
的运行过程。如果在运行过程中遇到问题，我们可以寻求帮助进行远程调试。当我们需要分析自己的
信号时，只需要将原信号替换成自己的信号，并修改采样频率以及要观察的频率段即可。
值得一提的是，为了方便后续分类、特征提取等工作，程序还提供了将时频图保存为图片的功能，这
样可以方便地进行后续处理。
总体而言，频率切片小波变换是一种创新的时频分析方法，通过对信号进行频率切片和小波变换，可
以得到时频图，帮助我们更好地理解信号的特性。Matlab 提供了相应的源代码和示例，使得我们可
以轻松地进行 FSWT 分析。当然，如果我们遇到问题，也可以寻求他人的帮助进行远程调试。最后，
如果想了解更多关于 FSWT 的具体原理，可以参考文献[1]。
