哪位能远程帮我修改一下代码关于MATLAB小波分析的有偿

Question

>> % 定义信号参数
A1 = 1;
A2 = 1;
A3 = 1;
f1 = 2;
f2 = 4;
f3 = 8;
t = 0:0.01:15;

% 定义非平稳信号和平稳信号
x1 = A1*sin(2*pi*f1*t).*(t>=0 & t<5) + A2*sin(2*pi*f2*t).*(t>=5 & t<10) + A3*sin(2*pi*f3*t).*(t>=10 & t<=15);
x2 = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t) + A3*sin(2*pi*f3*t);

% 加入不同严重程度的白噪声
noise_levels = [0, 0.5, 1];  % 不同严重程度的白噪声
x1_noisy = zeros(length(noise_levels), length(x1));
x2_noisy = zeros(length(noise_levels), length(x2));

for i = 1:length(noise_levels)
    noise = noise_levels(i)*randn(size(x1));
    x1_noisy(i, :) = x1 + noise;
    x2_noisy(i, :) = x2 + noise;
end

% 小波分析
figure;
for i = 1:length(noise_levels)
    subplot(length(noise_levels), 2, (i-1)*2+1);
    [wt, f] = cwt(x1_noisy(i, :), 'amor', 1/0.01, 'VoicesPerOctave', 12, 'FrequencyLimits', [0 10]);
    imagesc(t, f, abs(wt));
    set(gca, 'YDir', 'normal');
    title(['CWT of Noisy Non-Stationary Signal (Noise Level ', num2str(noise_levels(i)), ')']);
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Frequency (Hz)');
    
    subplot(length(noise_levels), 2, i*2);
    [wt, f] = cwt(x2_noisy(i, :), 'amor', 1/0.01, 'VoicesPerOctave', 12, 'FrequencyLimits', [0 10]);
    imagesc(t, f, abs(wt));
    set(gca, 'YDir', 'normal');
    title(['CWT of Noisy Stationary Signal (Noise Level ', num2str(noise_levels(i)), ')']);
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Frequency (Hz)');
end

我按照题目所给的频率设定，为什么结果成像却出错，结果成像不在2，4,8上

Answer 1

该回答引用自GPT-4,由博主GIS_Liu编写：

在MATLAB中使用小波连续变换（CWT）时，一定要确保FrequencyLimits参数正确设置。从您的代码中可以看出，您设置了[0 10]作为FrequencyLimits的范围，这意味着您的分析将仅考虑0到10Hz的频率。由于您的信号包含2Hz, 4Hz, 和8Hz的分量，因此这个范围应该是正确的，但是如果您希望更清楚地看到这些具体频率上的信号，可以考虑将频率范围设置得更窄，比如从1Hz到9Hz。

此外，还应确保'VoicesPerOctave'的值足够高，以便能够分辨出这些频率。12可能是一个不错的起点，但如果需要更精细的分辨率，可以考虑增加这个值。

这里是您的代码的一个修改版本，它将更改FrequencyLimits的范围，并增加了'VoicesPerOctave'的值来提高分辨率：

% 定义信号参数
A1 = 1;
A2 = 1;
A3 = 1;
f1 = 2;
f2 = 4;
f3 = 8;
t = 0:0.01:15;

% 定义非平稳信号和平稳信号
x1 = A1*sin(2*pi*f1*t).*(t>=0 & t<5) + A2*sin(2*pi*f2*t).*(t>=5 & t<10) + A3*sin(2*pi*f3*t).*(t>=10 & t<=15);
x2 = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t) + A3*sin(2*pi*f3*t);

% 加入不同严重程度的白噪声
noise_levels = [0, 0.5, 1];
x1_noisy = zeros(length(noise_levels), length(x1));
x2_noisy = zeros(length(noise_levels), length(x2));

for i = 1:length(noise_levels)
    noise = noise_levels(i)*randn(size(x1));
    x1_noisy(i, :) = x1 + noise;
    x2_noisy(i, :) = x2 + noise;
end

% 小波分析
figure;
for i = 1:length(noise_levels)
    subplot(length(noise_levels), 2, (i-1)*2+1);
    [wt, f] = cwt(x1_noisy(i, :), 'amor', 1/0.01, 'VoicesPerOctave', 24, 'FrequencyLimits', [1 9]);
    imagesc(t, f, abs(wt));
    set(gca, 'YDir', 'normal');
    title(['CWT of Noisy Non-Stationary Signal (Noise Level ', num2str(noise_levels(i)), ')']);
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Frequency (Hz)');
    
    subplot(length(noise_levels), 2, i*2);
    [wt, f] = cwt(x2_noisy(i, :), 'amor', 1/0.01, 'VoicesPerOctave', 24, 'FrequencyLimits', [1 9]);


imagesc(t, f, abs(wt));
set(gca, 'YDir', 'normal');
title(['CWT of Noisy Stationary Signal (Noise Level ', num2str(noise_levels(i)), ')']);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
end

请注意，'VoicesPerOctave'的值提高到了24，这将提供更细的频率分辨率。此外，'FrequencyLimits'已调整为[1 9]，以更专注于信号中存在的特定频率。

要注意的是，这些修改仅基于您提供的信息，您可能需要根据实际的信号特性和分析需求进一步调整参数。如果在您的本地环境中实施这些更改后仍有问题，您可能需要进一步调试代码，或者在MATLAB的帮助论坛上寻求更专业的帮助。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请详述问题所在！