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MATLAB时频域双序列相关性分析工具

本工具基于交叉小波变换实现双序列时频域相关性分析，支持Morlet、Marr等多种小波函数，可计算相关系数并可视化结果，适用于气候、信号处理等领域的时间序列研究。

本项目实现基于交叉小波变换的双序列时频域相关性分析方法。通过将两个时间序列转换至时间-频率联合域，系统能够揭示序列在不同时间尺度上的相关性强弱与相位关系。该方法克服了传统时域相关系数的局限性，特别适用于分析非平稳时间序列间的动态关联特征。

% 输入两个等长时间序列和采样频率 data1 = randn(1000,1); % 序列1 data2 = randn(1000,1); % 序列2 fs = 10; % 采样频率(Hz)

% 执行分析（使用默认参数） main(data1, data2, fs);

% 自定义分析参数 params.wavelet = 'morlet'; % 小波类型 params.confidence = 0.95; % 置信水平 params.freq_range = [0.1 2]; % 频率显示范围(Hz)

main(data1, data2, fs, params);

主程序实现了核心分析流程，包括数据预处理、连续小波变换计算、交叉小波谱生成、显著性检验判定、相位差估算以及结果可视化。具体整合了时频变换算法、统计检验方法和图形绘制功能，形成完整分析管线。