连续小波变换程序
下面是一网友发的连续小波函数，自己编的，Morl = (pi/n)^(-1/4)*exp(i*2*pi*fc*t/a).*exp(-t.^2/n/(2*omg0*a)^2); 我的小波函数是Morl＝exp(jwt)*exp(-t^2/2)怎么修改啊%%连续小波变换程序
function = CWT_Morlet(Sig, WinLen, nLevel);
%============================================================%
%Continuous Wavelet Transform using Morlet function
% Sig : 信号
% WinLen : 小波函数在尺度参数a=1时的长度 （默认为 10）
% nLevel : 频率轴划分区间数 （默认为1024）
%
% WT: 返回的小波变换计算结果
% FreqBins :返回频率轴划分结果（归一化频率，最高频率为0.5）
% Scales: 返回与频率轴划分值相对应的尺度划分 （频率0.5对应的尺度为1）
%============================================================%
if (nargin == 0),
error('At least 1 parameter required');
end;
if (nargin < 5),
iShow = 1;
elseif (nargin < 4),
nLevel = 1024;
elseif (nargin < 3),
WinLen = 10;
end;
Sig = hilbert(real(Sig)); % 计算信号的解析信号
SigLen = length(Sig); % 获取信号的长度
fmax = 0.5; % 设置最高分析频率
fmin = 0.005; % 设置最低分析频率
fc = 0.5; % 小波中心频率
FreqBins = logspace(log10(fmin),log10(0.5),nLevel); % 将频率轴在分析范围内等对数坐标划分
Scales = fc*ones(size(FreqBins))./ FreqBins; % 计算相应的尺度参数
omg0 = WinLen / 6; % 小波带宽参数
WT = zeros(nLevel, SigLen); % 分配计算结果的存储单元
%wait = waitbar(0,'Under calculation, please wait...');
for m = 1:nLevel,
% waitbar(m/nLevel,wait);
a = Scales(m); % 提取尺度参数
t = -round(a*WinLen):1:round(a*WinLen);
% Morl = (pi/n)^(-1/4)*exp(i*2*pi*fc*t/a).*exp(-t.^2/n/(2*omg0*a)^2); % 计算当前尺度下的小波函数
% Morl = exp(i*2*pi*fc*t*a).*exp(-t.^2/n); % 计算当前尺度下的小波函数
temp = conv(Sig,Morl) / sqrt(a); % 计算信号与小波函数的卷积
WT(m,:) = temp(round(a*WinLen)+1:length(temp)-round(a*WinLen));
end;
%close(wait);
WT = WT / WinLen;
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