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1、Matlab中的小波分析工具箱Matlab小波分析工具箱提供了一个可视化的小波分析工具，是一个很好的算法研究和工程设计，仿真和应用平台。特别适合于信号和图像分析，综合，去噪，压缩等领域的研究人员。常用的小波基函数：参数表示小波基的名称morlMorlet小波mexh墨西哥草帽小波meyrMeyer小波haarHaar小波dbN紧支集正交小波symN近似对称的紧支集正交小波coifNCoiflet小波biorNr.Nd双正交样条小波怎样获取小波基的信息：在Matlab窗口键入“waveinfo(‘参数名’）?wa
2、veinfo('meyr')MEYRINFOInformationonMeyerwavelet.MeyerWaveletGeneralcharacteristics:Infinitelyregularorthogonalwavelet.FamilyMeyerShortnamemeyrOrthogonalyesBiorthogonalyesCompactsupportnoDWTpossiblebutwithoutFWTCWTpossibleSupportwidthinfiniteEffectivesupport[
3、-88]RegularityindefinitelyderivableSymmetryyesReference:I.Daubechies,Tenlecturesonwavelets,CBMS,SIAM,61,1994,117-119,137,152.用于验证算法的数据文件：文件名说明sumsin.mat三个正弦函数的叠加freqbrk.mat存在频率断点的组合正弦信号whitnois.mat均匀分布的白噪声warma.mat有色AR(3)噪声wstep.mat阶梯信号nearbrk.mat分段线性信号scddv
4、brk.mat具有二阶可微跳变的信号wnoislop.mat叠加了白噪声的斜坡信号…………一维离散小波变换：单层分解[cA，cD]=dwt(X，’wname’)[cA，cD]=dwt(X，Lo_R，Hi_R)其中：cA：低频分量，cD：高频分量X：输入信号。wname：小波基名称Lo_R：低通滤波器Hi_R：高通滤波器一维离散小波变换：单层重构X=idwt(cA，cD，’wname’)用’wname’小波把近似系数cA和细节系数cD重建原始信号X=idwt(cA，cD，Lo_R，Hi_R)一维离散小波变换：单层
5、重构X=idwt(cA，cD，’wname’，L)用’wname’小波把近似系数cA和细节系数cD重建信号中间长度为L的部分X=idwt(cA，cD，Lo_R，Hi_R，L)FWT(快速小波变换)：多层次分解[C，L]=wavedec(X，N，’wname’)[C，L]=wavedec(X，N，Lo_R，Hi_R)其中：C：各层分量，L：各层分量长度N：分解层数X：输入信号。wname：小波基名称Lo_R：低通滤波器Hi_R：高通滤波器FWT(快速小波变换)：多层次分解D=detcoef(C，L，N)从分解系数
6、[C，L]提取第N层细节系数D=detcoef(C，L)从分解系数[C，L]提取最后一层细节系数FWT(快速小波变换)：多层次分解A=appcoef(C,L,’wname’,N)用’wname’小波从分解系数[C,L]提取第N层近似系数A=appcoef(C，L，Lo_R，Hi_R，N)FWT(快速小波变换)：多层次分解A=appcoef(C,L,’wname’)用’wname’小波从分解系数[C,L]提取最后一层近似系数A=appcoef(C，L，Lo_R，Hi_R)例子：Loadnoissin%读入白噪信号
7、S=noissin(1:1000);%取信号的前1000个采样点[c,l]=wavedec(s,3,‘db4');%对信号做层数为3的多尺度分解[cd1,cd2,cd3]=detcoef(c,l,[1,2,3]);%得到尺度3的近似系数ca3=appcoef(c,l,’db4’,3);例子subplot(511);plot(1:1000,s);title(‘s')Subplot(512);plot(1:l(1),ca3);title(‘ca3');Subplot(513);plot(1:l(2),cd3);ti
8、tle(‘cd3');%1(i)存放的是相应参数的长度Subplot(514);plot(1:l(3),cd2);title(‘cd2');Subplot(515);plot(1:l(4),cd1);title(‘cd1');%将原始信号和分解后得到的一组近似信号和3组细节信号的波形显示出来。
