一维连续小波变换
1，把第一个图的数据在matlab里的workplace搞出来
2，然后matlab主框输入sptool
3，然后在signals里面import workplace里面的数据
4，然后在signal里面选中刚才那个数据，然后再spectra的下面点create
4，然后出来个框 method里面选择FFT，然后设上阶数，apply即可搞定！
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
不知是如何个不一样法? CWT理论积分式你又用滴是哪个，卷积计算有没有啥处理？每个小波函数滴积分又是咋计算滴？你问滴这问题可能会有很多涉及到滴其它问题，别想通过这种问答解决，如果你滴基础很好可以参看matlab滴帮助文档有cwt计算类似差分一样滴积分做差滴公式，其代码你可以解读一下CWT函数滴代码，都是开源滴程序，祝顺利！
傅立叶分析是将信号分解成不同频率的正弦波，而小波分析则将信号分解为原小波函数在不同位移和尺度下的小波。傅立叶变换的表达式为
环渤海湾西部石炭系—二叠系层序地层及聚煤作用研究
实际上是求信号f（t）在函数e-jax上的投影值是多少，变换的结果为傅立叶系数，将这些系数乘上j-jax，然后叠加起来，就得到了原来的信号值。
类似于傅立叶变换，小波变换是求信号f（t）在各小波函数上的投影值。由于每个小波函数均由一个母小波函数经过尺度伸缩与时间平移得来的。因此，小波变换可以写成如下形式：
C（scale,time—position）＝∫f（τ）Ψ（scale，τ）dτ
将上面得到的每一个系数同相应经过伸缩和平移后的小波函数相乘并叠加就可以恢复出原始信号。其中尺度伸缩是指在时间轴上对信号进行压缩和伸展，时间平移是指小波函数在时间轴上波形的平行移动。
4.1.2.1 小波变换运算步骤
连续的小波变换运算分为5个基本步骤：
第一步：选择一个小波函数，将其与要分析的信号起始点对齐。
第二步：计算在这一时刻要分析的信号与小波函数的逼近程度，即计算小波变换系数C,C表示小波与所取一节信号的相似程度，C越大，相似性越强，计算结果取决于所选小波的形状。如果信号和小波的能量均为1,C可解释为相关系数（图4.1）。
图4.1 小波运算步骤2Fig.4.1 Step 2 of wavelett ransformation
第三步：将小波函数沿时间轴向右移动一个单位时间，重复第一步和第二步，求出此时的小波变换系数C，直至覆盖整个信号长度（图4.2）。
图4.2 小波运算步骤3Fig.4.2 Step 3 of wavelett ransformation
第四步：将所选择的小波函数伸缩一个单位，重复第一步至第三步（图4.3）。
图4.3 小波运算步骤4Fig.4.3 Step 4 of wavelett ransformation
第五步：对于所有尺度，重复第一步至第四步。
进行完上述步骤，将得到使用不同的尺度评估信号在不同的时间段上的大量系数。这些系数表征了原始信号在这些小波函数上的投影的大小。
4.1.2.2 小波变换的尺度与频率的关系
小波变换的尺度越大，意味着小波函数在时间上越长，即被分析的信号区间也就越长。因此，尺度越大意味着频率的分辨率就越低，主要获取的是信号的低频特性。反之，尺度越小，意味着只与信号非常小的局部进行比较，因此主要获取的是系统的高频成分。因此，尺度和频率之间的关系可以归纳如下：
·小尺度→压缩的小波→快速变换的细节→高频成分
·大尺度→拉伸的小波→快速变换的粗部→低频成分
一维连续小波变换视频
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