morlet小波matlab代码

function wcoefs = mymorletcwt(Sig,Scales,fc,fb) %============================================================% % 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[-8,8] 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*wavsup,a*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(Sig,Morl) / 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