小波分析matlab代码

当涉及到小波分析的 MATLAB 代码时，有几个常用的工具箱可以使用，例如 Wavelet Toolbox 和 Signal Processing Toolbox。这些工具箱提供了一系列函数和工具，用于实施小波变换和相关的分析。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 Wavelet Toolbox 进行小波分析：

% 创建一个信号
t = linspace(0, 1, 1000);
x = cos(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

% 对信号进行小波分析
wname = 'db4';  % 小波基名称
level = 5;     % 分解的层数
[c, l] = wavedec(x, level, wname);  % 小波分解

% 绘制小波系数图像
figure;
subplot(level+1, 1, 1);
plot(x);
title('Original Signal');
for i = 1:level
    subplot(level+1, 1, i+1);
    plot(c(l(i)+1:l(i+1)));
    title(['Level ', num2str(i), ' Coefficients']);
end

% 重构信号
x_reconstructed = waverec(c, l, wname);

% 绘制原始信号和重构信号的对比图像
figure;
plot(t, x, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(t, x_reconstructed, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('Original Signal', 'Reconstructed Signal');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal vs. Reconstructed Signal');

这段代码首先创建了一个由两个正弦波叠加而成的信号。然后，使用 `wavedec` 函数对该信号进行小波分解，并绘制了每个分解层的小波系数图像。接下来，使用 `waverec` 函数对小波系数进行重构，得到重构后的信号，并将原始信号与重构信号进行对比绘制。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。如果需要更多关于 MATLAB 中小波分析的帮助和详细说明，请查阅 MATLAB 文档或 Wavelet Toolbox 的官方文档。