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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
2、: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=idw
3、t(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
4、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=wcodem
5、at(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Matla
6、b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
7、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:
8、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