clc;clear
load vonkoch
vonkoch=vonkoch(1:510);
S_Min=1;
S_Max=32;
index=0;
for scale=S_Max:-1:S_Min;
index=index+1;
cwt_coef(index,:)=Singularity_Detection(scale,32*(scale),vonkoch);
end
cwtcoef_abs=abs(cwt_coef);
for index=S_Min:S_Max
max_coef=max(cwtcoef_abs(index,:));
min_coef=min(cwtcoef_abs(index,:));
ext=max_coef-min_coef;
cwtcoef_abs(index,:)=64*(cwtcoef_abs(index,:)-min_coef)/ext;
end
figure(1)
subplot(2,1,1);
plot(vonkoch);
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
title('Sigal');
axis([1 510 0 0.02])
subplot(2,1,2)
colormap(pink(64));
image(cwtcoef_abs)
set(gca,'YTick',2:3:32)
set(gca,'YTickLabel',32:-3:2)
title('连续小波变换时间尺度图')
xlabel('时间')
ylabel('尺度')
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Marr小波.zip (4个子文件)
Marr小波
CWT.m 747B
MarrCWT.fig 126KB
Singularity_Detection.m 437B
MarrCWT.jpg 41KB
共 4 条
- 1
资源评论
- 不美的阿美2023-07-28使用这个文件可以帮助用户更好地理解和掌握Marr小波和墨西哥草帽小波变换在信号处理中的作用。
- 熊比哒2023-07-28这个文件清晰地展示了Marr小波和墨西哥草帽小波变换尺度图的原理和应用,是学习这两种方法的好资源。
- 亚赛大人2023-07-28该文件实现了一种有效的方式来分析和处理信号的不同尺度特征,对于研究和应用具有实际意义。
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- love彤彤2023-07-28这个文件提供了一个方便易用的程序,用于进行Matlab中的Marr小波和墨西哥草帽小波变换尺度图分析。
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