MATLAB 小波变换 指令及其功能介绍
小波变换及其matlab工具的应用
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小波变换及其matlab工具的应用小波变换是信号处理领域中的一种基本方法,可以用于信号分析、压缩和去噪等应用。
通过对信号进行小波变换,我们能够将不同频率的信号分离出来,从而更好地了解信号的特性。
本文将介绍小波变换的基本概念以及其在matlab工具中的应用。
一、小波变换的基本概念小波变换是一种将信号分解成一组不同频率、不同时间的函数,以便于分析的方法。
它是基于多尺度分析理论而发展起来的,可以有效地捕捉信号的瞬时特征。
小波变换的核心思想是将信号进行局部变换,从而在不同时间和频率上获取不同的信息。
其中,小波基函数是用于局部变换的基本单元,它可以根据不同问题的需求而灵活选择。
小波基函数具有良好的局部特性和紧凑性,可以在不同频率范围内对信号进行分解。
对于一个实数信号x(t),它在小波分析后可以表示为:$$x(t) = \sum_{j=0}^{J} \sum_{k}^{} c_{jk}\psi_{jk}(t)$$其中,$J$表示小波分解的层数,$c_{jk}$是小波系数,表示信号在不同频率和不同时间段的能量贡献,$\psi_{jk}(t)$是小波基函数,它可以根据不同问题的需求而灵活选择。
matlab中提供了丰富的小波变换工具箱,可以方便地进行小波分析和处理。
下面介绍基于matlab的小波变换应用方法。
1. 小波变换函数matlab中有多种小波变换函数可供选择,其中最常用的是"wavelet"函数。
使用该函数需要输入以下参数:- 小波类型- 小波系数- 分解层数- 信号例如,我们可以使用db4小波对信号进行一层分解:```matlab[coeffs, l] = wavedec(x, 1, 'db4');```其中,"coeffs"是输出的小波系数,"l"是每层小波系数的长度。
小波分解后,我们需要对分解得到的小波系数进行重构,以便于分析和处理。
Matlab中的小波变换与小波包分析方法详解
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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
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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小波变换信号分离
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MATLAB小波变换(Wavelet Transform)是一种常用的信号处理工具,可用于信号的时频分析,特征提取和信号分离等应用。
本文将对MATLAB小波变换进行详细介绍,并利用其进行信号分离的实际应用。
1. 小波变换原理MATLAB小波变换是一种多尺度分析方法,通过将信号分解为不同频率和尺度的小波基函数,能够揭示信号的时频特性。
其原理是利用小波基函数对信号进行分解和重构,从而实现对信号的时频分析和特征提取。
2. MATLAB小波变换工具MATLAB提供了丰富的小波分析工具包,包括小波变换函数、小波滤波器设计函数等,能够方便地进行信号的小波分解和重构。
利用MATLAB小波变换工具,可以对信号进行多尺度分析,揭示信号中的细节和特征信息。
3. 信号分离应用利用MATLAB小波变换,可以实现对混合信号的分离和去噪。
在实际应用中,经常遇到多个信号叠加在一起的情况,通过小波变换可以将这些混合信号分解为各自的成分,从而实现信号的分离和分析。
4. 实例分析接下来,我们通过一个实际的示例来演示MATLAB小波变换在信号分离中的应用。
假设我们有两个信号叠加在一起,分别是正弦信号和方波信号。
我们首先使用MATLAB将这两个信号混合在一起,然后利用小波变换对其进行分析和分离。
我们使用MATLAB生成正弦信号和方波信号,并将它们叠加在一起。
利用小波变换将这两个信号进行分解,得到它们各自的小波系数。
我们根据小波系数重构出原始信号的各个成分,实现信号的分离和还原。
通过实例分析,我们可以看到MATLAB小波变换在信号分离中的有效性和实用性,能够帮助我们从混合信号中提取出感兴趣的成分,实现对信号的分析和处理。
5. 总结MATLAB小波变换是一种强大的信号处理工具,可以用于信号的时频分析、特征提取和信号分离等应用。
通过对小波变换原理和工具的详细介绍,以及实际的应用实例分析,我们深入理解了MATLAB小波变换在信号分离中的应用和优势。
MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)解读
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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 。
Matlab中的小波变换与小波分析技术
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Matlab中的小波变换与小波分析技术引言:小波变换(Wavelet Transform)是一种强大的信号分析技术,能够在时间与频率上同时提供信息。
与传统的傅里叶变换相比,小波变换可以应对非平稳信号,并在信号分析中提供更多的细节和局部特征。
在Matlab中,小波变换及其相关分析技术被广泛应用于各个领域,如图像处理、信号处理、数据压缩等。
本文将介绍Matlab中的小波变换与小波分析技术,并探讨其在实践中的应用。
一、小波变换的基本原理小波变换通过将信号与不同尺度和位移的小波基函数相乘,来获得信号在不同频率和时域上的表示。
与傅里叶变换可以提供整个频谱信息不同,小波变换能够提供信号的时间局部特征。
小波基函数具有紧凑支持,可以在时间和频率上实现局部化。
Matlab中提供了丰富的小波变换函数,如cwt、dwt、wt、swt等。
其中,cwt 函数实现了连续小波变换,dwt函数实现了离散小波变换,wt函数实现了小波变换的可视化分析,swt函数实现了离散小波变换的平移不变性。
二、小波变换的应用1. 图像处理小波变换在图像处理中具有广泛的应用。
通过对图像进行小波分解,可以将图像信号分解成不同频带的小波系数。
这些小波系数包含了图像的细节和轮廓信息,可以用于图像去噪、边缘检测、纹理分析等。
在Matlab中,可以使用wavedec2函数对图像进行二维小波分解,然后使用wrcoef函数对分解得到的小波系数进行重构,实现图像的去噪和增强等操作。
2. 信号处理小波变换在信号处理中也有广泛的应用。
通过对信号进行小波分解,可以将信号分解成不同频带的小波系数。
这些小波系数可以用于信号去噪、特征提取、模式识别等。
在Matlab中,可以使用dwt函数对信号进行离散小波分解,然后使用idwt函数对分解得到的小波系数进行重构,实现信号的去噪和分析等操作。
3. 数据压缩小波变换在数据压缩领域被广泛应用。
通过对信号或图像进行小波分解,可以将信号或图像的能量在频域上进行稀疏表示,然后通过舍弃部分系数进行数据压缩。
MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)
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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 。
matlab离散小波变换dwt(小波分解)
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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。
小波变换matlab

小波变换是一种在信号和图像处理中广泛应用的工具。
在Matlab 中,你可以使用内置的函数来进行小波变换。
以下是一个基本的示例,显示了如何在Matlab中使用小波变换:
```matlab
首先,我们需要导入图像或者信号
I = imread('lena.bmp'); 导入图像
转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
使用'sym4'小波基进行小波分解
[C, S] = wavedec2(I, 1, 'sym4');
显示小波分解的结果
figure, wave2gray(C, S, -6);
```
在这个例子中,我们首先导入了图像,然后将其转换为灰度图像。
接着,我们使用`wavedec2`函数和`'sym4'`小波基进行小波分解。
最后,我们使用`wave2gray`函数显示小波分解的结果。
这只是使用Matlab进行小波变换的一个基本示例。
实际上,你
可以根据你的需求来选择不同的小波基(例如'haar'、'Daubechies'、'Symlet'、'Coiflet'等)以及进行不同级别的小波分解。
同时,Matlab也提供了其他的小波变换函数,例如`wavelet`和`wfilters`等,可以满足不同的需求。
MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)(可编辑修改word版)

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对信号小波变换
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matlab对信号小波变换(原创版)目录一、引言二、小波变换概述三、MATLAB 对信号进行小波变换的方法四、小波变换在信号处理中的应用五、结论正文一、引言在信号处理领域,小波变换被广泛应用于信号分析、特征提取、压缩等领域。
小波变换是一种时频分析方法,可以同时获取信号的频率信息和时间信息。
MATLAB 作为信号处理的常用软件,提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地对信号进行小波变换。
本文将介绍如何使用 MATLAB 对信号进行小波变换,以及小波变换在信号处理中的应用。
二、小波变换概述小波变换是一种短时傅里叶变换,它可以将信号分解为不同频率的小波函数,并获得信号在不同时间尺度上的频率信息。
小波变换具有良好的局部特性和多尺度特性,可以有效地分析信号的局部特征和多尺度特征。
三、MATLAB 对信号进行小波变换的方法在 MATLAB 中,可以使用 Wavelet Toolbox 提供的函数对信号进行小波变换。
以下是一个简单的示例:1.导入信号:使用 wavread 函数读取音频信号。
2.对信号进行小波分解:使用 wavedec 函数对信号进行小波分解,得到小波系数。
3.提取小波系数:使用 waveget 函数提取指定层数的小波系数。
4.对小波系数进行处理:例如,可以对小波系数进行幅度模长处理,得到信号的能量分布情况。
5.重构信号:使用 waverec 函数根据小波系数重构信号。
四、小波变换在信号处理中的应用小波变换在信号处理中有广泛的应用,例如:1.信号压缩:通过对信号进行小波分解,可以得到信号的频谱特征,然后根据频谱特征设计合适的量化方案,对信号进行压缩。
2.信号去噪:通过对信号进行小波分解,可以将信号中的噪声分离出来,然后对噪声进行抑制或去除,从而提高信号的质量。
3.信号特征提取:通过对信号进行小波分解,可以获得信号在不同时间尺度上的频率信息,从而提取信号的特征。
五、结论MATLAB 提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地对信号进行小波变换。
第5章小波变换的matlab实现
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15种 经典类小波:Harr小波、Morlet小波、Mexican
hat小波、Gaussian小波
正交小波:db小波、对称小波、Coiflets小波、
Meyer小波
双正交小波 查看命令
wavemngr('read',1)
1
小波分析示例
一维连续小波
1. coefs = cwt(s,scale,’wname’)
46 43 40 37 34 31 28 25 22 19 16 13 10
7 4 1
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 time (or space) b
2
scales a
C=cwt(noissin,2:2:128,’db4’,’plot’)
Absolute Values of Ca,b Coefficients for a = 2 4 6 8 10 ...
1.X=waverec(C,L,’wname’) 2.X=waverec(C,L,Lo_R,Hi_R) 例子: A0=waverec(C,L,’db1’); 重构最大误差: Err=max(abs(s-A0))
20
original Level 3 Approximation Original Approximation
低频系数 150 100 0 800
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 30
原始信号 高频系数
700
20
600 10
500 0
400
-10 300
-20 200
100 0
200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
(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 。
常用小波函数及Matlab常用指令

Orthogonal yes Biorthogonal yes Compact support yes DWT possible CWT possible Support width 2N-1 Filters length 2N Regularity about 0.2 N for large N Symmetry far from Number of vanishing moments for psi N
常用小波函数及Matlab常用指令
●一 、常用小波函数
与标准傅立叶变换相比,小波分析中用到的小 波函数没有唯一性,小波函数 ( x) 具有多样性。 由此而带来的问题是使用不同的小波基分析同一 个问题会产生不同的结果,没有一个选择最优小 波基的统一方法。目前主要是通过用小波分析方 法处理信号的结果与理论分析结果的误差莱判定 小波基的好坏,并由此选定小波基。
bior 3.1 bior 3.3 bior 3.5 bior 3.7 bior 3.9 bior 4.4 bior 5.5 bior 6.8
4 8 12 16 20 9 9 17
4 4 4 4 4 7 11 11
Regularity for psi rec. Nr-1 and Nr-2 at the knots Symmetry yes Number of vanishing moments for psi dec. Nr Remark: bior 4.4 , 5.5 and 6.8 are such that reconstruction and decomposition functions and filters are close in value.
Orthogonal Biorthogonal Compact support ble
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。
小波函数及Matlab常用指令
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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。
05
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。
THANKS
小波变换matlab程序

小波变换matlab程序小波变换是一种信号处理技术,它可以将信号分解成不同频率的成分,并且可以在不同时间尺度上进行分析。
在Matlab中,可以使用内置的小波变换函数来实现这一技术。
下面是一个简单的小波变换Matlab程序示例:matlab.% 生成一个示例信号。
t = 0:0.001:1; % 时间范围。
f1 = 10; % 信号频率。
f2 = 50; % 信号频率。
y = sin(2pif1t) + sin(2pif2t); % 信号。
% 进行小波变换。
[c, l] = wavedec(y, 3, 'db1'); % 进行3层小波分解,使用db1小波基函数。
% 重构信号。
yrec = waverec(c, l, 'db1'); % 使用小波系数和长度进行信号重构。
% 绘制原始信号和重构信号。
subplot(2,1,1);plot(t, y);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(t, yrec);title('重构信号');这个程序首先生成了一个包含两个频率成分的示例信号,然后使用`wavedec`函数对信号进行小波分解,得到小波系数和长度。
接着使用`waverec`函数对小波系数和长度进行信号重构,最后绘制了原始信号和重构信号的对比图。
小波变换在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用,可以用于信号去噪、特征提取、压缩等方面。
通过Matlab中的小波变换函数,我们可以方便地进行小波分析和处理,从而更好地理解和利用信号的特性。
Matlab中的小波分析与小波变换方法

Matlab中的小波分析与小波变换方法引言在数字信号处理领域中,小波分析和小波变换方法是一种重要的技术,被广泛应用于图像处理、语音识别、生物医学工程等领域。
Matlab作为一种强大的数值计算和数据分析工具,提供了丰富的小波函数和工具箱,使得小波分析和小波变换方法可以轻松地在Matlab环境中实现。
本文将介绍Matlab中的小波分析与小波变换方法,并探讨其在实际应用中的一些技巧和注意事项。
1. 小波分析基础小波分析是一种时频分析方法,可以将信号分解成不同频率、不同时间尺度的小波基函数。
在Matlab中,可以利用小波函数如Mexh、Mexh3、Morl等来生成小波基函数,并通过调整参数来控制其频率和时间尺度。
小波分析的核心思想是将信号分解成一组尺度和位置不同的小波基函数,然后对每个小波基函数进行相关运算,从而得到信号在不同频率和时间尺度上的分量。
2. 小波变换方法Matlab提供了多种小波变换方法,包括连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)和小波包变换(WPT)。
连续小波变换是将信号与连续小波基函数进行卷积,从而得到信号在不同频率和时间尺度上的系数。
离散小波变换是将信号分解为不同尺度的近似系数和细节系数,通过迭代的方式对信号进行多尺度分解。
小波包变换是对信号进行一种更细致的分解,可以提取更多频率信息。
3. Matlab中的小波工具箱Matlab提供了丰富的小波工具箱,包括Wavelet Toolbox和Wavelet Multiresolution Analysis Toolbox等。
这些工具箱提供了小波函数、小波变换方法以及相关的工具函数,方便用户进行小波分析和小波变换的实现。
用户可以根据自己的需求选择适合的小波函数和变换方法,并借助工具箱中的函数进行信号处理和结果展示。
4. 实际应用中的技巧和注意事项在实际应用中,小波分析和小波变换方法的选择非常重要。
用户需要根据信号的特点和需求选择适合的小波函数和变换方法。
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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 。
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_R)X=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 Matlab* centfrq 求小波中心频率cgauwavf Complex Gaussian小波cmorwavf coiflets小波滤波器 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现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 Matlabdetcoef2 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 判断结点是否存在 Matlabistnode 判断结点是否是终结点并返回排列值iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换iswt2 二维逆SWT变换 Matlableaves Determine terminal nodesmexihat 墨西哥帽小波meyer Meyer小波别可以实现一维、二维和 N 维 DFTmeyeraux Meyer小波辅助函数morlet Morlet小波nodease 计算上溯结点nodedesc 计算下溯结点(子结点)nodejoin 重组结点nodepar 寻找父结点别可以实现一维、二维和 N 维 DFTnodesplt 分割(分解)结点noleaves Determine nonterminal nodesntnode Number of terminal nodes函数 fft、fft2 和 fftn 分 ntree Constructor for the class NTREE* orthfilt 正交小波滤波器组plot 绘制向量或矩阵的图形* qmf 镜像二次滤波器rbiowavf Reverse biorthogonal spline wavelet filtersread 读取二进制数据函数 fft、fft2 和 fftn 分readtree 读取小波包分解树* scal2frq Scale to frequencyset Matlabshanwavf Shannon waveletsswt 一维SWT(Stationary Wavelet Transform)变换swt2 二维SWT变换symaux Symlet wavelet filter computation.symwavf Symlets小波滤波器thselect 信号消噪的阈值选择thodes Referencestreedpth 求树的深度treeord 求树结构的叉数函数 fft、fft2 和 fftn 分upcoef 一维小波分解系数的直接重构upcoef2 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 分upwlev2 单尺度二维小波分解的重构wavedec 单尺度一维小波分解wavedec2 多尺度二维小波分解 Matlabwavedemo 小波工具箱函数demo* wavefun 小波函数和尺度函数* wavefun2 二维小波函数和尺度函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT wavemenu 小波工具箱函数menu图形界面调用函数* wavemngr 小波管理函数waverec 多尺度一维小波重构 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现waverec2 多尺度二维小波重构wbmpen Penalized threshold for wavelet 1-D or 2-D de-noisingwcodemat 对矩阵进行量化编码 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wdcbm Thresholds for wavelet 1-D using Birge-Massart strategywdcbm2 Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategywden 用小波进行一维信号的消噪或压缩wdencmp De-noising or compression using waveletswentropy 计算小波包的熵wextend Extend a vector or a matrix* wfilters 小波滤波器wkeep 提取向量或矩阵中的一部分* wmaxlev 计算小波分解的最大尺度 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wnoise 产生含噪声的测试函数数据wnoisest 估计一维小波的系数的标准偏差wp2wtree 从小波包树中提取小波树 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 wpcoef 计算小波包系数wpcutree 剪切小波包分解树wpdec 一维小波包的分解函数 fft、fft2 和 fftn 分wpdec2 二维小波包的分解wpdencmp 用小波包进行信号的消噪或压缩wpfun 小波包函数函数 fft、fft2 和 fftn 分wpjoin 重组小波包wprcoef 小波包分解系数的重构wprec 一维小波包分解的重构 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wprec2 二维小波包分解的重构wpsplt 分割(分解)小波包wpthcoef 进行小波包分解系数的阈值处理函数 fft、fft2 和 fftn 分wptree 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 对二维小波系数进行单支重构wrev 向量逆序write 向缓冲区内存写进数据wtbo Constructor for the class WTBOwthcoef 一维信号的小波系数阈值处理wthcoef2 二维信号的小波系数阈值处理 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 wthresh 进行软阈值或硬阈值处理wthrmngr 阈值设置管理wtreemgr 管理树结构 Matlab。