MATLAB连续小波变换可视化与信号成分标识系统

资 源 简 介

该图形化MATLAB工具基于母函数执行连续小波变换（CWT），解析输入信号的时频特性，自动提取并标记信号成分，支持尺度-位移二维可视化，适用于非平稳信号分析与特征识别。

详 情 说 明

基于母函数的连续小波变换可视化与信号成分标识系统

项目介绍

本项目实现了一个图形化连续小波变换分析工具，能够在给定小波母函数的情况下分析输入信号的时频特性。系统采用数值积分与频域卷积算法，通过小波尺度变换与平移生成，实现对时序信号的时频分析。该系统能够自动提取信号中存在的不同成分，并在尺度-位移二维图中进行可视化标记，为信号分析提供直观的时频特征展示。

功能特性

• 多母函数支持：支持Morlet、Mexican Hat等多种小波母函数的自定义输入
• 灵活参数配置：可自定义尺度范围、位移步长、采样频率等分析参数
• 自动化成分检测：基于时频图像处理与多阈值成分检测算法，自动识别信号中的不同成分
• 双重可视化输出：

- 尺度-位移二维热力图（jet色谱显示能量分布） - 标记信号成分的标注图层（用不同颜色的等高线圈出不同成分区域）

• 智能分析报告：生成包含检测到的成分数量、主导尺度区间、时域位置等统计信息的分析报告

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 提供小波母函数句柄（可调用函数） - 加载一维时序信号数据（支持.mat文件或数值数组） - 设置分析参数（尺度范围、位移步长、采样频率等）

1. 执行分析：

- 运行主程序启动连续小波变换计算 - 系统自动进行信号成分检测和标识

1. 查看结果：

- 观察生成的尺度-位移热力图 - 分析标注图层中的成分标识结果 - 查阅自动生成的成分分析报告

参数配置示例

% 设置小波母函数（以Morlet小波为例） wavelet_func = @morlet_wavelet;

% 定义分析参数 scale_range = [1, 100]; % 尺度范围 shift_step = 0.1; % 位移步长 sampling_freq = 1000; % 采样频率

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：建议4GB以上内存（取决于信号数据大小）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主执行文件整合了系统的核心功能模块，主要包含连续小波变换的数值计算实现、时频特征的可视化生成、信号成分的自动检测与标识能力。具体实现了小波母函数的尺度变换与平移操作、基于频域卷积的时频分析算法、多阈值成分区域分割技术，以及分析结果的双重图像输出和统计报告生成功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块的协同工作，确保从信号输入到结果输出的完整分析流程。