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MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)3
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,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=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 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 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 DFT
OPT=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 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) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X
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