%??多個尺度連續小波變換的實現
clc;clear

%??下載信號
load?vonkoch
vonkoch=vonkoch（1:510）;

%??尺度1-32的連續小波變換
S_Min=1;S_Max=32;

index=0;
for?scale=S_Max:-1:S_Min;
????index=index+1;
????cwt_coef（index:）=Singularity_Detection（scale32*（scale）vonkoch）;
end

%??小波系數取模
cwtcoef_abs=abs（cwt_coef）;

%??顯示
for?index=S_Min:S_Max
????max_coef=max（cwtcoef_abs（index:））;??%??系數模最大
????min_coef=min（cwtcoef_abs（index:））;??%??系數模最小
????ext=max_coef-min_coef;???????????????%??系數模跨度
????cwtcoef_abs（index:）=64*（cwtcoef_abs（index:）-min_coef）/ext;??%??系數大小變換
end

figure（1）

subplot（211）;
plot（vonkoch）;
xlabel（‘時間‘）
ylabel（‘幅度‘）
title（‘分形信號‘）
axis（[1?510?0?0.02]）

subplot（212）
colormap（pink（64））;
image（cwtcoef_abs）
set（gca‘YTick‘2:3:32）
set（gca‘YTickLabel‘32:-3:2）
title（‘連續小波變換時間尺度圖‘）
xlabel（‘時間‘）
ylabel（‘尺度‘）

%??某個尺度的連續小波變換的M函數

%??delta?小波變換的尺度
%??N?????小波函數的長度
%??s?????原始信號
%??g?????原始信號某個尺度下的小波變換系數

function?g=Singularity_Detection（deltaNs）;

%??原始信號長度
n=length（s）;

%??構造墨西哥帽子小波函數
for?index_x=1:N;
????x=index_x-（N+1）/2;
????phi_x（index_x）=（（pi^（-1/4））*（2/sqrt（3）））*（1-x.*x/（delta^2））*exp（-（x.*x）/（2*delta^2））;
end;
phi_x=phi_x/norm（phi_x）;??%??能量歸一化

%??對信號做卷積
g=conv（sphi_x）;???%??卷積?這里為什么用的是卷積？小波變換不是信號和小波函數的乘積的積分嗎
g=wkeep（gn）;??????%??保持信號長度

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1502??2013-06-30?09:37??CWT_mexh.m

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????1502????????????????????1