小波分析 XWT和WTC图怎么看
时间: 2025-03-02 17:09:30 浏览: 211
### 如何解读小波分析中的XWT和WTC图表
#### 小波变换相干性 (WTC)
小波变换相干性(Wavelet Transform Coherence, WTC) 是一种用于研究两个时间序列之间局部线性和非线性关系的方法。通过计算不同频率下的相位差来评估两信号之间的同步程度。
- **颜色编码**: 在WTC图中,通常采用暖色调表示高相干区域(红色),冷色调代表低相干度(蓝色)[^1]。
- **显著水平线**: 显著性边界由虚线标记,在此之上的部分被认为是统计上重要的连贯区间;而低于该界限则可能只是随机波动造成的假象关联[^2]。
```python
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.signal import cwt, morlet2
def plot_wtc(wtc_result):
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(np.abs(wtc_result), cmap='jet', aspect='auto')
cb = fig.colorbar(im)
cb.set_label('Coherence Magnitude')
ax.set_title('Wavelet Transform Coherence Plot')
plt.show()
# 假设 wtc_data 已经被预先计算好并存储在一个变量里
plot_wtc(wtc_data)
```
#### 交叉小波功率谱(XWT)
交叉小波功率谱(Cross-Wavelet Transform, XWT) 描述了两个时间序列在同一时刻相同尺度下共同存在的周期成分及其强度分布情况。它不仅能够揭示两者间是否存在相似模式,还可以进一步探讨这些模式随时间和频域变化的趋势特征。
- **箭头方向指示相对相位角**:当两个信号完全同相时指向右方(+0°); 反向异步(-180°/+180°)会朝左; 超前90°向上指;滞后90°向下指。这有助于识别因果关系或反馈机制的存在形式[^3].
- **椭圆形状反映振幅差异** : 如果一个系列的幅度明显大于另一个,则对应的椭圆形将会更细长而非接近圆形,表明主导地位的不同.
```matlab
function display_xwt(xwt_results)
% 展示交叉小波转换的结果
% 绘制图像...
end
```
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