韩料和田玉有价值吗:小波变换函数介绍

来源：百度文库编辑：偶看新闻时间：2024/05/07 02:30:50

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。

(5) wavedec2 函数
功能：二维信号的多层小波分解
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 。

(6) 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

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