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1、MATLAB与VC++混合编程实现一维小波多尺度分解汉泽西甘志强邓武（1.西安石油大学电子工程学院，陕西西安710065；2.）陕西午禾科技有限公司摘要：小波分析近年来应用十分广泛，并逐步成为一个有力的信号分析工具。本文提出一种基于COM的VC++调用MATLAB小波工具箱提供的小波多尺度分解函数的方法，实现对一维信号的多尺度小波分解，并给出应用实例。该方法具有识别率高、开发简单快速、可移植性强等优点。关键词：小波分析；VC++；MATLAB；COM；匝间短路TorealizeMulti-ScaleWaveletAnalysisof1-Dsignalbyusing
2、MixedProgrammingBetweenMatlabandVC++HanZeXiGanZhiQiangDengWu(1.SchoolofElectronicEngineering,xi’anshiyouUniversity,Xi’an，7100652.)ShaaxiwuhetechnologyCO,LTDAbstract:WaveletAnalysishasbeenusedinseveralfields,becominganusefulSignalanalytictoolinrecentyears.Thisarticlepresentamethodofcal
3、lingtheMulti-scaleWaveletAnalysisfunctionsubmittedbyMATLABWaveletToolboxinVC++basedonCOM,achievingthemulti-scalewaveletAnalysisof1-Dsignal,italsogivedanappliedexample.ThismethodhastheadvantagesofHighRecognitionRate,EasytoDevelopandGoodPortability.Keywords:WaveletAnalysis;VC++;MATLAB;C
4、OM；shortcircuitbetweenturns引言小波分析世纪80年代开始发展成熟起来的一个数学分支，其应用领域十分广泛，并逐步成为信号分析的又一有力工具。MATLAB的小波工具箱为我们提供了小波多尺度分解函数，方便了我们对小波的使用。但是用它所编写的软件不能脱离MATLAB编程环境在Windows平台下直接运行，代码执行效率低下，运行时占较多的系统资源，不能达到某些用户的需求。VC++是由美国Microsoft公司开发的可视化C/C++集成编程环境，是目前功能最强大的软件开发工具之一。被广泛应用于Win32平台的基础应用程序的开发。它具有强大的图形界面编
5、程能力且代码执行效率高，可生成脱离VC++环境而独立运行的应用程序。可是VC++在数值处理分析和算法工具等方面不如MATLAB。本文结合VC++和MATLAB的各自优点，以VC++图形界面作为前台框架，MATLAB作为后台进行数值运算和数据可视化，利用组件对象模型（COM）技术作为媒介，实现了一维小波多尺度分解。1一维小波多尺度分解原理及其MATLAB实现1.1一维小波多尺度分解原理假定信号,即(1.1)其中系数{}为已知。我们现在要将它分解在和空间的两个分量之和，即(1.2)也就是已知序列{}分别求出j-1级的近似序列{}和j-1级的细节序列{}。根据二尺度关系
6、可以知道，(1.3)同理(1.4)这样，容易得到：(1.5)式中，。同理可以得到：(1.6)式中，对上诉分解结果中的近似序列{}再做一次分解，可得到{}和{}，以此类推，直到指定级数的多尺度小波分解为止，分解过程如图1示。图中s为原始信号，cd1，ca1分别为分解后第1层的细节序列和近似序列，cd2，ca2分别为分解后第2层的细节序列和近似序列，以此类推。因为这种算法分解的数据结构是塔式结构，所以这种算法也常被称为塔式算法（PyramidAlgorithm）。图1小波多尺度分解1.2一维小波多尺度分解及重构的MATLAB实现MATLAB小波工具箱提供了以下几个实现
7、小波分解和重构的函数：[C,L]=WAVEDEC(X,N,'wname')，多尺度一维小波分解函数。其中C为分解结构变量，L为个分解结构以及原始信号长度变量，X为原始信号，N为分解层度，'wname'为小波类型。X=WAVEREC(C,L,'wname')，多尺度一维小波重构函数。其中C，L为多尺度一维小波分解函数WAVEDEC的计算结果。D=DETCOEF(C,L,N)，一维小波变换细节序列提取函数。其中C，L为多尺度一维小波分解函数WAVEDEC的计算结果。'wname'为小波类型。A=APPCOEF(C,L,'wname',N)，一维小波变换近似序列提取函数
8、。其中C，
