连续小波变换（CWT） 连续小波变换的定义 设x(t)是平方可积函数，记作 ，则x(t)的连续小波变换可以定义为：  其中，a>0 被称为尺度因子，b反映小波函数在变换中的位移，ψ(t)称为基小波或“母小波函数”， 是母小波经移位和伸缩所产生的一组函数，称为小波基函数，或简称小波基。

能够实现双树复小波包变换，有一段仿真例子可以供大家参考

利用cwt函数(一维连续小波变换)对线性调频仿真信号进行时频分析，绘制时频分布图，并与短时Fourier变换结果进行比较

DT-CWT，不需要积分即可下载

运行了几个机器学习模型，根据DEAP数据集对4种维度的情绪进行分类：唤醒、效价、喜欢/不喜欢和支配。使用了两种类型的特征提取工具：快速傅立叶变换（FFT）和连续小波变换（CWT），并比较了它们在情绪分类任务中的结果。 将FFT和CWT分别结合CNN，并进行对比，最终与普通的机器学习模型做对比， 本项目实现了： 1. 模拟和实验模型设置的细节，以及详细介绍了使用的超参数，并介绍了所有模型的细节。 2. 介绍并讨论从运行FFT和CWT特征提取算法的模型中获得的结果，以及与其他最先进（SOTA）模型的比较。 3. 总结报告，并讨论了未来在脑电信号处理领域中使用深度学习技术来缓解数据非平稳性的工作。还将讨论处理EEG信号的其他方法。

数值微分在各种应用中都很重要。 但是，应该谨慎对待，因为它可以极大地放大数据中的噪声，尤其是在高频下。 当小波函数是平滑函数的导数时，小波变换具有平滑和微分的综合性质。

cwt原始码MATLAB 欢迎使用“另一个小波”工具箱。 介绍 该档案包含YAWtb工具箱的代码。 该工具箱的目的是在Matlab中实现： 1D，2D，3D连续小波变换（CWT） 一维+时间（时空）CWT （地形）球形CWT 2D二进位框架（各向同性和方向性） （正在开发中）立体小波的球形框架 该工具箱一直在积极开发中，直到2010年左右，但不再开发。 该GitHub存储库的唯一目的是保留YAWtb的可访问存档，例如，用于可能的分析，派生或移植到另一种数字编程语言（如Python或Julia）中。 文献资料 如果您想了解有关此Matlab工具箱的内容和用途的更多信息，可以查看以下文档： 一些描述工具箱及其原理的文章（HASSIP微型学校，马赛，2003年11月1-5日） 《小波工具箱参考指南》（2003，pdf）： 和 LaTeX源在存储库中可用。 你想帮忙吗？ 理想情况下，该工具箱应该移植到Python，比Matlab更加灵活，并且可以更自然地与球形小波变换所需的C文件进行接口。 但是，工具箱的作者都没有时间再进行此转移了。 如果您需要帮助，请随时联系以获取更多信息。 执照 该工具箱

CWT

这个函数等价于cwt函数，有一个maordiference，这个函数返回每个轴的实际值，如果你想使用一个频率相关的实际时间，解决CWT函数自动缩放的问题很有用. 我在 Mathworks 上找到的所有教程都使用“helperCWTTimeFreqPlot”函数绘制了标度图，但对于较新版本的 Matlab，此函数被替换为没有输出参数的 CWT，没有输出参数的 CWT 根据采样频率自动调整频率和时间，这有时代表一个问题。 此外，如果 plotnum 等于 1，则该函数会绘制 magnitud 标度图。 输出和输入参数在函数内部指定。

五个常用信号处理方法WVD、PWVD、SPWVD、FFT、CWT的matlab实例。偏向于初学者使用。