MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).

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Matlab中的小波变换与小波包分析方法详解

Matlab中的小波变换与小波包分析方法详解

Matlab中的小波变换与小波包分析方法详解引言近年来,小波变换在信号处理领域中得到了广泛的应用。

小波变换是一种能够捕捉信号时频特性的有效工具,可以用来分析、压缩和去噪各种类型的信号。

本文将详细介绍Matlab中的小波变换和小波包分析方法,以帮助读者更好地理解和应用这一强大的信号处理技术。

一、小波变换(Wavelet Transform)小波变换是一种将信号分解成不同尺度的基函数的技术。

与传统的傅里叶变换相比,小波变换具有更好的时频局部化特性。

Matlab中提供了丰富的小波分析工具箱,可以方便地进行小波变换的计算。

1.1 小波基函数小波基函数是小波变换的基础。

不同类型的小波基函数适用于不同类型的信号。

在Matlab中,我们可以使用多种小波基函数,如Daubechies小波、Haar小波和Morlet小波等。

1.2 小波分解小波分解是指将信号分解成多个尺度的小波系数。

通过小波分解,我们可以获取信号在不同尺度上的时频特性。

Matlab中提供了方便的小波分解函数,例如'dwt'和'wavedec'。

1.3 小波重构小波重构是指根据小波系数重新构建原始信号。

通过小波重构,我们可以恢复原始信号的时域特性。

在Matlab中,可以使用'idwt'和'waverec'函数进行小波重构。

二、小波包分析(Wavelet Packet Analysis)小波包分析是对小波变换的进一步扩展,它允许对信号进行更精细的分解和重构。

小波包分析提供了一种更灵活的信号分析方法,能够获得更详细的时频特性。

2.1 小波包分解小波包分解是指将信号分解成具有不同频带的小波包系数。

与小波分解相比,小波包分解提供了更高的分辨率和更详细的频谱信息。

在Matlab中,可以使用'wavedec'函数进行小波包分解。

2.2 小波包重构小波包重构是根据小波包系数重新构建原始信号。

Matlab中的小波变换技术详解

Matlab中的小波变换技术详解

Matlab中的小波变换技术详解1. 引言小波变换是一种数学工具,可将任意信号分解成不同尺度和频率成分。

它在信号处理、图像压缩等领域得到广泛应用。

Matlab作为一种功能强大的数值计算和数据可视化软件,提供了丰富的小波变换函数和工具箱。

本文将详细介绍Matlab中小波变换的原理、应用和实现方法。

2. 小波变换原理小波变换利用小波函数的一组基来表示信号。

小波函数是一种局部振荡函数,具有时域和频域局部化的特性。

通过将信号与小波函数进行内积运算,可以得到不同尺度和频率的小波系数,从而揭示信号的局部特征。

小波变换具有多分辨率分析的优势,能够在时间和频率上同时提供较好的分析结果。

3. 小波变换函数在Matlab中,可以使用wavelet工具箱提供的函数来进行小波变换。

最常用的函数是cwt,用于连续小波变换。

通过设置小波函数、尺度范围和采样频率等参数,可以得到连续小波系数矩阵。

另外,还有其他函数如dwt、idwt用于离散小波变换和反离散小波变换。

4. 小波函数小波变换的关键在于选择合适的小波函数。

常用的小波函数有多种,如哈尔、Daubechies、Symlets等。

这些小波函数在时域和频域上都有不同的特性,适用于不同类型的信号。

Matlab提供了丰富的小波函数库,可以根据需要选择合适的小波基函数。

5. 小波分析与信号处理小波变换在信号处理中有广泛的应用。

它可以用于信号去噪、特征提取、边缘检测等方面。

通过对小波系数进行阈值去噪,可以有效地去除信号中的噪声。

小波变换还能够提取信号的局部特征,捕捉信号的边缘信息。

此外,小波变换还可以用于图像压缩、图像分割等领域。

6. Matlab中的小波分析实例为了更好地理解Matlab中小波变换的应用,下面将给出一个实例。

假设我们有一个包含某种周期性成分和噪声的信号,我们希望通过小波变换将其分解成不同尺度的成分,并去除噪声。

首先,我们使用Matlab中的cwt函数对信号进行连续小波变换,并得到小波系数矩阵。

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)解读

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)解读

MATLAB小波变换指令及其功能介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname'对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT函数名函数功能---------------------------------------------------dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16;OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即:ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2) dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)

MATLAB小波变换指令及其功能介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname'对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT函数名函数功能---------------------------------------------------dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16;OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即:ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2) dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

matlab离散小波变换dwt(小波分解)

matlab离散小波变换dwt(小波分解)

小波变换是一种在信号处理领域广泛应用的数学工具,它可以将信号分解成不同尺度和频率成分,具有良好的局部化特性。

在Matlab中,离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)是其中一种常用的小波变换方法,它广泛应用于图像处理、语音处理、数据压缩等领域。

本文将对Matlab中离散小波变换的原理、应用及实现方法进行详细介绍。

1. 离散小波变换的原理离散小波变换是通过将信号经过多级高通和低通滤波器的卷积运算,然后下采样,最终得到近似系数和细节系数的过程。

具体来说,设输入信号为x[n],高通滤波器为h[n],低通滤波器为g[n],则小波变换的原理可以表述为:\[a_{\text{scale},n} = x[n]*h_{\text{scale},n} \]\[d_{\text{scale},n} = x[n]*g_{\text{scale},n} \]其中,a为近似系数,d为细节系数,scale表示尺度,n表示离散时间序列。

2. Matlab中离散小波变换的应用离散小波变换在Matlab中有着广泛的应用,包括但不限于图像处理、语音处理、数据压缩等领域。

其中,图像处理是离散小波变换最为常见的应用之一。

通过对图像进行小波变换,可以将图像分解成不同尺度和频率的分量,实现图像的分析和处理。

在语音处理领域,离散小波变换可以用于信号降噪、语音特征提取等方面。

在数据压缩领域,离散小波变换可以实现对数据的降维和提取主要信息,从而实现数据的压缩存储。

3. Matlab中离散小波变换的实现方法在Matlab中,可以通过调用相关函数来实现离散小波变换。

其中,dwt函数是Matlab中常用的离散小波变换函数之一。

其调用格式为:\[cA = dwt(X,'wname','mode')\]\[cA, cD = dwt(X,'wname','mode')\]其中,X为输入信号,'wname'为小波基函数的名称,'mode'为信号的扩展模式。

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)(可编辑修改word版)

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MATLAB 小波变换指令及其功能介绍1一维小波变换的 Matlab 实现(1)dwt 函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname'对信号 X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2)idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

2二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT函数名函数功能dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换(1)wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16;OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即: ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab 实现(2)dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

在MATLAB中使用小波变换进行信号处理

在MATLAB中使用小波变换进行信号处理

在MATLAB中使用小波变换进行信号处理引言信号处理是一个非常重要的研究领域,它涉及到从传感器、通信系统、音频、视频等领域中提取、分析和处理信号的各种技术和方法。

小波变换作为一种强大的数学工具,被广泛应用于信号处理中,特别是在时频分析、信号压缩、噪声去除等方面。

本文将介绍在MATLAB中使用小波变换进行信号处理的基本原理和实际应用。

一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法,它可以将时域信号通过一系列基函数进行分解,得到不同尺度和频率的信号分量。

在MATLAB中,可以使用Wavelet Toolbox来进行小波变换。

1. 小波函数族小波函数族是指一组基函数,它们具有尺度变换和平移变换的特性。

常用的小波函数族有Daubechies小波、Haar小波、Coiflet小波等。

这些小波函数族根据不同的尺度和频率特性,在信号处理中具有不同的应用。

2. 小波变换的计算在MATLAB中,可以使用函数``cwt(x,scales,'wavelet',wavename)``来进行小波变换的计算,其中x是输入信号,scales是尺度(尺度越大表示观测时间越长,对应低频成分),wavename是小波函数族的名称。

二、小波变换的实际应用小波变换在信号处理中有广泛的应用,下面将介绍一些常见的实际应用场景。

1. 信号去噪噪声是信号处理中一个常见的问题,它会影响信号的质量和可靠性。

小波变换可以将信号分解为不同尺度的成分,通过分析各个尺度的能量分布,可以有效地去除噪声。

通过调整小波变换的尺度参数,可以对不同频率和尺度的噪声进行去除。

2. 信号压缩信号压缩是在信号处理中另一个重要的应用,它可以减少数据存储和传输的成本。

小波变换可以将信号分解为不同尺度的成分,在某些尺度上,信号的能量可能会很小,可以将这些尺度上的系数设置为0,从而实现信号的压缩。

同时,小波变换还可以使用压缩算法如Lempel-Ziv-Welch(LZW)对小波系数进行进一步的编码压缩。

MATLAB 小波变换 指令及其功能介绍

MATLAB 小波变换 指令及其功能介绍

MATLAB 小波变换指令及其功能介绍3. 图像小波变换的 Matlab 实现函数 fft、fft2 和 fftn 分析3.1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt 函数 Matlab功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现3.2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT-------------------------------------------------函数名函数功能---------------------------------------------------dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换 Matlabwaverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量1. 离散傅立叶变换的Matlab实现detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换-------------------------------------------------------------函数 fft、fft2 和 fftn 分(1) wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16;OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即:ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的Matlab实现(2) dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

(完整word版)MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)

(完整word版)MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)

MATLAB小波变换指令及其功能介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname'对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT函数名函数功能---------------------------------------------------dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16;OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即:ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2) dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

matlab wavelet用法

matlab wavelet用法

matlab wavelet用法MATLAB中的小波变换(Wavelet Transform)是一种信号处理技术,它可以将信号分解成不同尺度的频率成分,以及时间上的局部特征。

小波变换在信号处理、图像处理和数据压缩等领域有着广泛的应用。

下面我将从使用小波变换进行信号分析和图像处理两个方面来介绍MATLAB中小波变换的用法。

首先,我们来看如何使用小波变换进行信号分析。

在MATLAB中,可以使用`wavedec`函数对信号进行小波分解,使用`waverec`函数对信号进行小波重构。

具体步骤如下:1. 信号分解,使用`wavedec`函数对信号进行小波分解,语法为`[C, L] = wavedec(X, N, wname)`,其中X为输入信号,N为分解层数,wname为小波基函数名称。

函数返回值C为小波系数,L为各层分解系数长度。

2. 信号重构,使用`waverec`函数对信号进行小波重构,语法为`X = waverec(C, L, wname)`,其中C为小波系数,L为各层分解系数长度,wname为小波基函数名称。

函数返回值X为重构后的信号。

其次,我们来看如何使用小波变换进行图像处理。

在MATLAB中,可以使用`wavedec2`函数对图像进行二维小波分解,使用`waverec2`函数对图像进行二维小波重构。

具体步骤如下:1. 图像分解,使用`wavedec2`函数对图像进行二维小波分解,语法为`[C, S] = wavedec2(X, N, wname)`,其中X为输入图像,N为分解层数,wname为小波基函数名称。

函数返回值C为二维小波系数,S为各层分解系数大小。

2. 图像重构,使用`waverec2`函数对图像进行二维小波重构,语法为`X = waverec2(C, S, wname)`,其中C为二维小波系数,S为各层分解系数大小,wname为小波基函数名称。

函数返回值X为重构后的图像。

除了上述基本用法,MATLAB还提供了丰富的小波变换工具箱,包括不同类型的小波基函数、小波域滤波和阈值处理等功能,可以根据具体需求进行选择和使用。

MATLAB小波分析工具箱常用函数

MATLAB小波分析工具箱常用函数

MATLAB小波分析工具箱常用函数matlab小波分析工具箱常用函数1.Cwt :一维连续小波变换格式:coefs=cwt(s,scales,'wavename')coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot')scales:尺度向量,可以为离散值,表示为[a1,a2,a3……],也可为连续值,表示为[amin:step:amax]2.dwt:单尺度一维离散小波变换格式:[ca,cd]=dwt(x,'wavename')[ca,cd]=dwt(x,lo-d,hi-d)先利用小波滤波器指令wfilters求取分解用低通滤波器lo-d和高通滤波器hi-d。

[lo-d,hi-d]=wfilters('haar','d');[ca,cd]=dwt(s,lo-d,hi-d)3.idwt:单尺度一维离散小波逆变换4.wfilters格式:[lo-d,hi-d,lo-r,hi-r]=wfilters('wname')[f1,f2]=wfilters('wname','type')type=d(分解滤波器)、R(重构滤波器)、l(低通滤波器)、h(高通滤波器)5.dwtmode 离散小波变换模式格式:dwtmodedwtmode('mode')mode:zdp补零模式,sym对称延拓模式,spd平滑模式6.wavedec多尺度一维小波分解格式:[c,l]=wavedec(x,n,'wname')[c,l]=wavedec(x,n,lo-d,hi-d)7.appcoef 提取一维小波变换低频系数格式:A=appcoef(c,l,'wavename',N)A=appcoef(c,l,lo-d,hi-d,N) N是尺度,可省略例:load leleccum;s=leleccum(1:2000)subplot(421)plot(s);title('原始信号')[c,l]=wavedec(s,3,'db1');ca1=appcoef(c,l,'db1',1);subplot(445)plot(ca1);ylabel('ca1');ca2=appcoef(c,l,'db1',2);subplot(4,8,17)plot(ca2);ylabel('ca2');8.detcoef 提取一维小波变换高频系数格式:d=detcoef(c,l,N),N尺度的高频系数。

小波变换代码matlab

小波变换代码matlab

小波变换代码matlab小波变换(Wavelet Transform)是一种对信号进行时频局部分析的数学方法。

它在信号处理、图像处理等领域被广泛应用,能够提供更丰富的信息以描述信号的动态特性,同时具有精度高、计算速度快等优点。

在Matlab中,实现小波变换的方法有很多,例如使用内置函数“cwt”(continuous wavelet transform)或自定义函数等。

下面,我将详细介绍一种常用的小波变换方法的代码实现过程,帮助大家了解小波变换的原理和应用。

首先,我们需要准备一个用于进行小波变换的信号。

假设我们有一个长度为N的信号x,代码如下所示:matlabN = 1024; 信号长度t = linspace(0, 1, N); 时间序列x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); 信号频率为50Hz和120Hz的叠加以上代码生成了一个包含两个频率分量(50Hz和120Hz)的信号x。

接下来,我们使用小波变换函数进行信号的小波分析。

matlabwaveletName = 'db4'; 小波基函数选择Daubechies 4[C, L] = wavedec(x, 5, waveletName); 对信号进行小波分解在上述代码中,我们选择了小波基函数“db4”来进行小波变换,并使用了“wavedec”函数对信号x进行小波分解。

该函数的第一个参数为待分解的信号,第二个参数表示小波分解的层数,第三个参数为小波基函数的名称。

小波分解后的结果包括近似系数C和细节系数D,其中C是近似部分的系数,D是细节部分的系数。

L是一个向量,包含了每个分解层的系数长度。

在上述代码中,我们将信号进行了5层的小波分解,得到了5层的近似系数C和细节系数D。

接下来,我们可以根据需要对小波分解结果进行进一步分析。

例如,我们可以绘制信号的频谱图以观察频率分量的变化。

matlabf = 0:1/(N-1):1; 频率序列power = abs(C).^2; 信号频谱plot(f, power);title('Wavelet Power Spectrum');xlabel('Frequency');ylabel('Power');以上代码计算了信号的频谱,使用“plot”函数将频谱图绘制出来。

Matlab中的小波变换方法和应用

Matlab中的小波变换方法和应用

Matlab中的小波变换方法和应用导言:小波变换是一种用于信号分析和处理的重要工具。

与傅里叶变换相比,小波变换具有更好的时频局部化特性,可以更好地描述信号的瞬时特征。

Matlab作为一种被广泛应用于科学计算和数据分析的工具,提供了丰富的小波变换函数和工具包。

一、小波变换的基本原理1.1 小波变换的概念小波变换是一种通过将信号与一系列小波基函数进行卷积运算来分析信号的变换方法。

小波基函数是一组可变尺度和平移的函数,可以自适应地适应信号的局部特征。

1.2 小波基函数的选择在Matlab中,常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、Symlets小波等。

不同的小波基函数适用于不同类型的信号。

用户可以根据信号的特点选择合适的小波基函数。

二、Matlab中的小波变换函数2.1 waverec和wavelet函数waverec和wavelet是Matlab中用于小波信号重构和小波信号变换的基本函数。

waverec函数用于通过小波系数重构原始信号,而wavelet函数用于对信号进行小波变换得到小波系数。

2.2 cwt和icwt函数cwt和icwt是Matlab中用于连续小波变换和连续小波逆变换的函数。

cwt函数用于对信号进行连续小波变换,得到不同尺度和频率下的小波系数,而icwt函数用于对小波系数进行连续小波逆变换,恢复原始信号。

三、小波变换的应用3.1 信号去噪小波变换在信号去噪领域具有广泛的应用。

由于小波变换可以提供信号的时频局部特征,可以有效地去除信号中的噪声成分,并保留信号的有效信息。

在Matlab中,可以利用小波变换函数对信号进行去噪处理。

3.2 图像处理小波变换在图像处理领域也有着重要的应用。

图像可以看作是二维信号,而小波变换可以对二维信号进行分析和处理。

通过对图像进行小波变换,可以提取图像的纹理特征,实现图像的压缩和增强。

3.3 特征提取小波变换还可以应用于特征提取。

通过对信号进行小波变换,可以提取信号的时频特征,并用于信号分类和识别。

matlab实现小波变换

matlab实现小波变换

matlab实现小波变换小波变换(Wavelet Transform)是一种信号处理技术,可以将信号分解成不同频率和时间分辨率的成分。

在Matlab中,可以利用小波变换函数实现信号的小波分析和重构。

本文将介绍小波变换的原理和在Matlab中的使用方法。

一、小波变换原理小波变换是一种时频分析方法,通过对信号进行多尺度分解,可以同时观察信号的时间和频率信息。

小波变换使用小波函数作为基函数,将信号分解成不同频率的子信号。

小波函数是一种具有有限长度的波形,可以在时间和频率上进行局部化分析。

小波变换的主要步骤包括:选择小波函数、信号的多尺度分解、小波系数的计算和重构。

1. 选择小波函数:小波函数的选择对小波变换的结果有重要影响。

常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

不同的小波函数适用于不同类型的信号,选择合适的小波函数可以提高分析的效果。

2. 信号的多尺度分解:信号的多尺度分解是指将信号分解成不同尺度的成分。

小波变换采用层级结构,每一层都将信号分解成低频和高频两部分。

低频表示信号的平滑部分,高频表示信号的细节部分。

3. 小波系数的计算:小波系数表示信号在不同尺度和位置上的强度。

通过计算每一层的小波系数,可以得到信号在不同频率上的能量分布。

4. 信号的重构:信号的重构是指将分解得到的小波系数合成为原始信号。

小波重构的过程是小波分析的逆过程,通过将每一层的低频和高频合并,可以得到原始信号的近似重构。

二、Matlab中的小波变换在Matlab中,可以使用wavedec函数进行小波分解,使用waverec 函数进行小波重构。

具体步骤如下:1. 加载信号:需要加载待处理的信号。

可以使用load函数从文件中读取信号,或者使用Matlab中自带的示例信号。

2. 选择小波函数:根据信号的特点和分析目的,选择合适的小波函数。

Matlab提供了多种小波函数供选择。

3. 进行小波分解:使用wavedec函数进行小波分解,指定分解的层数和小波函数名称。

matlab小波变换函数说明

matlab小波变换函数说明

matlab小波变换Matlab 1. 离散傅立叶变换的Matlab实现Matlab 函数fft、fft2 和fftn 分别可以实现一维、二维和N 维DFT 算法;而函数ifft、ifft2 和i fftn 则用来计算反DFT 。

这些函数的调用格式如下:A=fft(X,N,DIM)其中,X 表示输入图像;N 表示采样间隔点,如果X 小于该数值,那么Matlab 将会对X 进行零填充,否则将进行截取,使之长度为N ;DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A=fft2(X,MROWS,NCOLS)其中,MROWS 和NCOLS 指定对X 进行零填充后的X 大小。

别可以实现一维、二维和N 维DF TA=fftn(X,SIZE)其中,SIZE 是一个向量,它们每一个元素都将指定X 相应维进行零填充后的长度。

函数ifft、ifft2 和ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

别可以实现一维、二维和N 维DFT例子:图像的二维傅立叶频谱1. 离散傅立叶变换的Matlab实现% 读入原始图像I=imread('lena.bmp');函数fft、fft2 和fftn 分imshow(I)% 求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I));figure;别可以实现一维、二维和N 维DFTimshow(log(abs(J)),[8,10])2. 离散余弦变换的Matlab 实现Matlab2.1. dct2 函数功能:二维DCT 变换Matlab格式:B=dct2(A)B=dct2(A,m,n)B=dct2(A,[m,n])函数fft、fft2 和fftn 分说明:B=dct2(A) 计算A 的DCT 变换B ,A 与 B 的大小相同;B=dct2(A,m,n) 和B=dct2(A, [m,n]) 通过对A 补0 或剪裁,使B 的大小为m×n。

2.2. dict2 函数功能:DCT 反变换格式:B=idct2(A)B=idct2(A,m,n)别可以实现一维、二维和N 维DFTB=idct2(A,[m,n])说明:B=idct2(A) 计算A 的DCT 反变换B ,A 与 B 的大小相同;B=idct2(A,m,n) 和B=idct 2(A,[m,n]) 通过对A 补0 或剪裁,使B 的大小为m×n。

小波函数及Matlab常用指令

小波函数及Matlab常用指令
小波包分析的优势
小波包分析能够更全面地揭示信号的细节特征,对于非平稳信号的处理效果尤为突出。此 外,小波包分析还可以根据实际需求选择合适的小波基函数,从而更好地满足信号处理的 需求。
小波包分析的应用
小波包分析在信号处理、图像处理、语音识别等领域有着广泛的应用。例如,在信号处理 中,小波包分析可以用于信号去噪、特征提取、故障诊断等;在图像处理中,小波包分析 可以用于图像压缩、图像增强、图像恢复等。
信号的小波重构是将小波分解后的系数重新组合成原始信号的 过程。
02
在Matlab中,可以使用`waverec`函数对小波系数进行重构,该
函数可以根据小波分解的层次和系数重建原始信号。
小波重构的结果可以用于验证小波分解的正确性和完整性,以
03
及评估去噪等处理的效果。
信号的小波去噪
信号的小波去噪是一种利用小波 变换去除信号中噪声的方法。
小波函数及Matlab常用指 令
• 小波函数简介 • Matlab中小波函数的常用指令 • Matlab中信号的小波分析 • Matlab中小波变换的应用实例 • Matlab中小波函数的进阶使用
01
小波函数简介
小波函数的定义
小波函数是一种特殊的函数,其时间频率窗口均有限,具有良好的局部化 特性。
金融数据分类与聚类
利用小波变换的特征提取能力,可以对金融数据进行分类或聚类, 用于市场趋势预测等。
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Matlab中小波函数的进阶使用
小波包分析
小波包分析
小波包分析是一种更为精细的信号分析方法,它不仅对信号进行频域分析,还对信号进行 时频分析。通过小波包分析,可以更准确地提取信号中的特征信息,为信号处理提供更全 面的数据支持。
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小波变换函数介绍

小波变换函数介绍

小波变换函数介绍小波变换函数介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt 函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数'wname' 对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

(3) wavedec函数功能:单尺度一维小波分解函数格式:[C,L] = wavedec(X,N,'wname');说明:使用小波基函数 'wname' 对一维信号 X 进行 N 层分解。

N必须是正整数[C,S]=wavedec(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对一维信号 X 进行 N 层分解;(4) waverec 函数说明:一维信号的多层小波重构格式:X=waverec(C,S,'wname')X=waverec(C,S,Lo_R,Hi_R)说明:X=waverec2(C,S,'wname')用'wname'小波基函数对多层一维小波分解的结果C、S 重构得原始信号X;X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器Lo_R 和Hi_R 重构原信号。

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).

MATLAB 小波变换指令及其功能介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1 dwt函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname'[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D别可以实现一维、二维和 N 维 DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname' 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA 、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2 idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname'X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_RX=idwt(cA,cD,'wname',L函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L说明:X=idwt(cA,cD,'wname' 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT函数名函数功能--------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换 -----------------------------------------------------------(1 wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOLY=wcodemat(X,NB,OPTY=wcodemat(X,NBY=wcodemat(X说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB ,缺省值 NB=16; OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即: ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2 dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA ,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和Hi_D 分解信号 X 。

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MATLAB 小波变换指令及其功能介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1 dwt函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname'[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D别可以实现一维、二维和 N 维 DFT说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname' 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA 、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2 idwt 函数功能:一维离散小波反变换格式:X=idwt(cA,cD,'wname'X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_RX=idwt(cA,cD,'wname',L函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L说明:X=idwt(cA,cD,'wname' 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT函数名函数功能--------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换 -----------------------------------------------------------(1 wcodemat 函数功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOLY=wcodemat(X,NB,OPTY=wcodemat(X,NBY=wcodemat(X说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB ,缺省值 NB=16; OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT='row' ,按行编码OPT='col' ,按列编码OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即: ABSOL=0 时,返回编码矩阵ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2 dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA ,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和Hi_D 分解信号 X 。

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(3 wavedec2 函数功能:二维信号的多层小波分解1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现格式:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname'[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D说明:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname' 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解;[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D 使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

别可以实现一维、二维和 N 维 DFT(4 idwt2 函数功能:二维离散小波反变换函数 fft、fft2 和 fftn 分格式:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname'X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_RX=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S别可以实现一维、二维和 N 维 DFTX=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S说明:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname' 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH 、cV 、cD 经小波反变换重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S 和X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S 返回中心附近的 S 个数据点。

(5 waverec2 函数说明:二维信号的多层小波重构格式:X=waverec2(C,S,'wname'X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R说明:X=waverec2(C,S,'wname' 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ,'wname' 为使用的小波基函数;X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。

Allnodes 计算树结点函数 fft、fft2 和 fftn 分appcoef 提取一维小波变换低频系数appcoef2 提取二维小波分解低频系数bestlevt 计算完整最佳小波包树别可以实现一维、二维和 N 维 DFTbesttree 计算最佳(优树* biorfilt 双正交样条小波滤波器组biorwavf 双正交样条小波滤波器* centfrq 求小波中心频率cgauwavf Complex Gaussian小波cmorwavf coiflets小波滤波器cwt 一维连续小波变换dbaux Daubechies小波滤波器计算dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W W='dbN' N=1,2,3,...,50 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTddencmp 获取默认值阈值(软或硬熵标准depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式 detcoef 提取一维小波变换高频系数 Matlab detcoef2 提取二维小波分解高频系数disp 显示文本或矩阵drawtree 画小波包分解树(GUI 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTdtree 构造DTREE 类dwt 单尺度一维离散小波变换dwt2 单尺度二维离散小波变换别可以实现一维、二维和 N 维 DFTdwtmode 离散小波变换拓展模式* dyaddown 二元取样* dyadup 二元插值 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 entrupd 更新小波包的熵值fbspwavf B样条小波gauswavf Gaussian小波 Matlabget 获取对象属性值idwt 单尺度一维离散小波逆变换idwt2 单尺度二维离散小波逆变换ind2depo 将索引结点形式转化成深度—位置结点形式 * intwave 积分小波数isnode istnode iswt iswt2 leaves mexihat meyer 判断结点是否存在 Matlab 判断结点是否是终结点并返回排列值一维逆 SWT(Stationary Wavelet Transform变换二维逆 SWT 变换 Matlab Determine terminal nodes 墨西哥帽小波 Meyer 小波别可以实现一维、二维和 N 维 DFT Meyer 小波辅助函数 Morlet 小波计算上溯结点计算下溯结点(子结点重组结点寻找父结点别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 分割(分解结点 Determine nonterminal nodes Number of terminal nodes 函数 fft、fft2 和Constructor for the class NTREE 正交小波滤波器组 meyeraux morlet nodease nodedesc nodejoin nodepar nodesplt noleaves ntnode fftn 分 ntree * orthfilt plot * qmf 绘制向量或矩阵的图形镜像二次滤波器 Reverse biorthogonal spline wavelet filters rbiowavf read 读取二进制数据函数 fft、fft2 和 fftn 分读取小波包分解树 Scale to frequency readtree * scal2frqset shanwavf swt swt2 symaux symwavf thselect thodes treedpth treeord upcoef upcoef2 分 upwlev2 wavedec wavedec2 wavedemo * wavefun Matlab Shannon wavelets 一维 SWT(Stationary Wavelet Transform变换二维 SWT 变换 Symlet wavelet filter computation. Symlets 小波滤波器信号消噪的阈值选择 References 求树的深度求树结构的叉数函数 fft、fft2 和 fftn 分一维小波分解系数的直接重构二维小波分解系数的直接重构 upwlev 单尺度一维小波分解的重构函数 fft、fft2 和 fftn 单尺度二维小波分解的重构单尺度一维小波分解多尺度二维小波分解小波工具箱函数 demo 小波函数和尺度函数二维小波函数和尺度函数别可以实现一维、二维小波工具箱函数 menu 图形界面调用函数小波管理函数多尺度一维小波重构多尺度二维小波重构 Matlab * wavefun2 和 N 维 DFT wavemenu * wavemngr waverec waverec2wbmpen de-noising wcodemat Penalized threshold for wavelet 1-D or 2-D 对矩阵进行量化编码 wdcbm Thresholds for wavelet 1-D using Birge-Massart strategy wdcbm2 Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategy wden wdencmp wentropy wextend * 用小波进行一维信号的消噪或压缩 De-noising or compression using wavelets 计算小波包的熵 Extend a vector or a matrix 小波滤波器 wfilters wkeep 提取向量或矩阵中的一部分计算小波分解的最大尺度产生含噪声的测试函数数据估计一维小波的系数的标准偏差从小波包树中提取小波树计算小波包系数剪切小波包分解树一维小波包的分解函数 fft、fft2 和 fftn 分二维小波包的分解用小波包进行信号的消噪或压缩小波包函数函数 fft、fft2 和 fftn 分重组小波包小波包分解系数的重构一维小波包分解的重构 * wmaxlev wnoise wnoisest wp2wtree wpcoef wpcutree wpdec wpdec2 wpdencmp wpfun wpjoin wprcoef wprecwprec2 wpsplt wpthcoef 和 fftn 分 wptree 二维小波包分解的重构分割(分解)小波包进行小波包分解系数的阈值处理函数 fft、fft2 显示小波包树结构 wpviewcf Plot the colored wavelet packet coefficients. wrcoef 对一维小波系数进行单支重构别可以实现一维、二维和 N 维 DFT wrcoef2 wrev write wtbo wthcoef wthcoef2 wthresh wthrmngr wtreemgr 对二维小波系数进行单支重构向量逆序向缓冲区内存写进数据Constructor for the class WTBO 一维信号的小波系数阈值处理二维信号的小波系数阈值处理进行软阈值或硬阈值处理阈值设置管理管理树结构 Matlab。

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