MATLAB时频域双序列相关性分析工具

资 源 简 介

本工具基于交叉小波变换实现双序列时频域相关性分析，支持Morlet、Marr等多种小波函数，可计算相关系数并可视化结果，适用于气候、信号处理等领域的时间序列研究。

详 情 说 明

时频域双序列相关性分析工具

项目介绍

本项目实现基于交叉小波变换的双序列时频域相关性分析方法。通过将两个时间序列转换至时间-频率联合域，系统能够揭示序列在不同时间尺度上的相关性强弱与相位关系。该方法克服了传统时域相关系数的局限性，特别适用于分析非平稳时间序列间的动态关联特征。

功能特性

• 多小波基函数支持：提供Morlet、Marr等多种小波函数选择，适应不同分析需求
• 时频相关性分析：计算两个序列在时频域上的联合能量分布与相关系数
• 统计显著性检验：通过红噪声背景谱估计，标识达到特定置信水平的显著相关区域
• 相位关系可视化：用方向箭头表示序列间的领先/滞后相位关系
• 交互式图谱输出：生成包含功率谱、显著性标记和相位箭头的综合时频图谱
• 自动统计报告：输出全局相关系数、主要共振周期等量化指标

使用方法

基本调用

% 输入两个等长时间序列和采样频率 data1 = randn(1000,1); % 序列1 data2 = randn(1000,1); % 序列2 fs = 10; % 采样频率(Hz)

% 执行分析（使用默认参数） main(data1, data2, fs);

高级参数设置

% 自定义分析参数 params.wavelet = 'morlet'; % 小波类型 params.confidence = 0.95; % 置信水平 params.freq_range = [0.1 2]; % 频率显示范围(Hz)

main(data1, data2, fs, params);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理长序列）

文件说明

主程序实现了核心分析流程，包括数据预处理、连续小波变换计算、交叉小波谱生成、显著性检验判定、相位差估算以及结果可视化。具体整合了时频变换算法、统计检验方法和图形绘制功能，形成完整分析管线。