MATLAB Morlet小波变换时间序列周期性分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现Morlet连续小波变换，支持长时间序列（气候、生物、经济等数据）的多尺度周期性分析，提供完整的时频特征可视化与周期模式识别功能，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于Morlet小波变换的时间序列周期性分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Morlet连续小波变换的时间序列多尺度周期性分析系统。系统能够对气候数据、生物信号、经济指标等长时间序列数据进行深入的周期性特征分析，通过时频域变换精确识别不同时间尺度下的周期性模式，并提供量化的周期性强度分析。

功能特性

• 多尺度周期性分析：支持从短期到长期的多尺度周期性特征检测
• 完整的小波变换流程：实现Morlet连续小波变换的完整计算流程，包括频域尺度参数优化
• 先进的时频分析：计算时频能量谱并进行显著性检验，自动检测显著周期分量
• 强大的可视化能力：生成时频分布热力图、全局小波谱、尺度-周期关系图等多种专业图表
• 大规模数据支持：支持从数百到数百万个数据点的批处理分析
• 灵活的数据接口：支持.mat、.txt、.csv等多种数据格式，兼容等间距和非等间距时间序列

使用方法

1. 准备数据：准备包含时间戳向量和观测值向量的数据文件
2. 配置参数：设置小波中心频率、尺度范围、采样频率等分析参数（可选）
3. 运行分析：执行主分析程序开始周期性分析
4. 查看结果：系统将生成分析报告、可视化图表和数据文件
5. 结果导出：导出分析结果用于进一步研究或报告生成

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，主要包括：数据读取与预处理模块，负责加载时间序列数据并进行必要的格式转换和质量检查；Morlet小波变换计算引擎，执行连续小波变换的核心算法；时频分析模块，计算小波功率谱并进行显著性检验；周期检测组件，自动识别和量化显著周期分量；结果可视化系统，生成专业的时频分析图表；数据导出功能，保存分析结果供进一步使用。