在信号处理领域，小波变换是一种强大的工具。尤其是连续小波变换（CWT），它能帮助我们从时频域的角度分析信号特性。🤔

首先，我们需要了解连续小波变换的基本原理。简单来说，它通过使用一个小波函数来对信号进行卷积操作，从而获得信号在不同尺度下的特征。就像用不同的放大镜观察物体一样，小波变换可以让我们看到信号在不同频率和时间上的细节。🔍

接下来是Matlab实现的部分。在Matlab中，我们可以利用内置的小波工具箱轻松完成CWT操作。例如，使用cwt函数可以直接计算连续小波变换结果。此外，还可以通过调整母小波类型（如Morlet小波）以及尺度参数，来优化分析效果。💻

最后，附上一个简单的示例代码片段：

```matlab

% 加载信号

load('ecgSignals.mat');

sig = ecg(1:1024);

% 计算连续小波变换

[cfs, frequencies] = cwt(sig, 1:64, 'morl');

% 绘制结果

imagesc(abs(cfs));

```

通过这段代码，你可以快速上手并理解连续小波变换的实际应用！🚀

Matlab 小波变换 信号处理