MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).doc
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1、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,L
2、o_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
3、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
4、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 0NB,缺省值 NB16; 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 DFT OPTrow ,按行编码 OPTcol ,按列编码 OPTmat ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 ABSOL 是函数
5、的控制参数(缺省值为 1),即: ABSOL0 时,返回编码矩阵 ABSOL1 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
6、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) i
7、dwt2 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 DFT X=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
8、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 H
9、i_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 DFT besttree 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 dbwa
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