小波包能量谱程序

wpt4=wpdec(y4,n,'db30'); %对数据进行小波包分解

for i=1:2^n %wpcoef(wpt4,[n,i-1])是求第n层第i个节点的系数

disp('每个节点的能量E1(i)');

E4(i)=norm(wpcoef(wpt4,[n,i-1]),2)*norm(wpcoef(wpt4,[n,i-1]),2)%求第i个节点的范数平方，其实也就是平方和

end

请教各位，小波包能量如何求？

我的理解

假设信号x，对齐进行n层分解：

wpt=wpdec(x,n,wname);

然后各小波包系数重构分量信号：

dp(i,: )=(wprcoef(wpt,i));

小波包能量为：

Edp(i)=sum(dp(i,: ).^2);

这样对吗，谢谢大虾指点！

1.小波分析中，原始信号被分解为逼近部分和细节部分。逼近部分再分解为另一层的逼近和细节，这样的过程重复进行，直到设定的分阶层。然而，在小波包分解中，细节部分也进行相同的分解。小波包分解具有任意多尺度特点，避免了小波变换固定时频分解的缺陷（如高频段频率分辨率低），为时频分析提供了极大的选择余地，更能反映信号的本质和特征。你理解也算是对的。

2. s%为已知信号源

for i=1:4

wpt=wpdec(s,i,'db3');

e=wenergy(wpt);

E=zeros(1,length(e));

for j=1:2^i

E(j)=sum(abs(wprcoef(wpt,[i,j-1])).^2);

end

figure(5)

subplot(4,1,i);

bar(e);

axis([0 length(e) 0 130]);

title(['第',num2str(i), ' 层']);

for j=1:length(e)

text(j-0.2,e(j)+20,num2str(e(j),'%2.2f'));

end

end

这段程序也是从网上下载的，一起学习一下吧。