MATLAB墨西哥帽子小波信号时频分析工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的墨西哥帽子小波分析系统，支持一维信号的多分辨率分析、时频特征提取和尺度分析。用户可自定义小波尺度参数，系统自动生成小波基函数，适用于信号处理与特征识别。

详 情 说 明

基于墨西哥帽子小波的信号时频分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的墨西哥帽子小波分析工具箱，专门用于一维信号的时频多分辨率分析。系统基于墨西哥帽子小波（Ricker小波）的数学原理，提供从基函数生成到连续小波变换计算的全套解决方案，能够有效分析非平稳信号的时频特性，适用于ECG生物信号、音频信号、振动信号等多种时间序列数据的分析需求。

功能特性

• 墨西哥帽子小波基函数生成：支持自定义尺度参数，自动生成标准墨西哥帽子小波基函数
• 连续小波变换计算：实现高效的小波变换算法，计算信号在不同尺度下的变换系数
• 多分辨率分析：提供灵活的尺度范围设置，支持多尺度时频特征分析
• 时频可视化：生成高质量的三维时频分布图，直观展示信号能量分布
• 分析报告生成：自动提取主要频率成分和特征时间点，输出详细分析结果
• 参数自定义：支持采样频率、尺度数量、边界处理方式等参数灵活配置

使用方法

基本分析流程

1. 准备输入信号：将待分析的一维时间序列信号以向量格式准备
2. 设置分析参数：指定尺度范围、采样频率、尺度数量等关键参数
3. 执行小波变换：系统自动生成小波基函数并计算连续小波变换
4. 查看分析结果：获取小波系数矩阵、时频分布图和尺度-时间分析报告

参数配置说明

• 尺度范围：决定分析的频率范围，需根据信号特性合理设置
• 采样频率：必须与输入信号的实际采样率一致
• 尺度数量：影响时频分析的分辨率，数量越多分辨率越高

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于大信号分析）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括墨西哥帽子小波基函数的数学定义与生成算法、连续小波变换的数值计算实现、时频分布结果的可视化绘制以及分析报告的自动生成。该文件整合了信号输入处理、参数验证、变换计算和结果输出等完整流程，为用户提供一站式的时频分析解决方案。通过调用该程序，用户可以完成从原始信号到详细时频分析结果的全套处理任务。