Load the data： seriesname={'NAO' 'DTR'}; d1=load('C:\Users\dingz\Desktop\LS\wavelet-coherence-master\NAO.txt'); d2=load('C:\Users\dingz\Desktop\LS\wavelet-coherence-master\DTR.txt'); Change the probability density function (pdf)： d2(:,2)=boxpdf(d2(:,2)); Continuous wavelet transform (CWT)： tlim=[min(d1(1,1),d2(1,1)) max(d1(end,1),d2(end,1))]; subplot(2,1,1); wt(d1); title(seriesname{1}); set(gca,'xlim',tlim); subplot(2,1,2) wt(d2) title(seriesname{2}) set(gca,'xlim',tlim) Cross wavelet transform (XWT)：%交叉小波谱揭示了两时间序列在时频空间中能 量共振和协方差分布规律，揭示了两序列不同时段、不同尺度上的一致性和相关 性. clf xwt(d1,d2) title(['XWT: NAO-DTR']) Wavelet coherence (WTC): clf wtc(d1,d2) title(['WTC: NAO-DTR']) 

交叉小波变换仅能揭示两个时间序列共同的高能量区位相关系特征，不能很好地 揭示时频空间两个时间序列低能量区的位相关系特征。相干小波可很好地弥补交 叉小波变换的不足，可度量两者在低能量区的相关性。本文运用红色噪音标准谱 对连续交叉小波功率谱和小波相干谱进行显著性检验