用matlb写一段代码，用haar离散小波对excel文件中的二维矩阵数据进行5层分解，分解之后重构每一层数据使得该层数据与原数据长度一样

在MATLAB中，我们可以使用` wavedec2`函数来进行Haar离散小波变换，而` waverec2`函数则用于小波逆变换。以下是一个示例代码，假设我们有一个名为"input_data.xlsx"的Excel文件，其中包含一个二维矩阵：

% 加载Excel文件
data = readmatrix('input_data.xlsx');

% 确保数据是双精度浮点数
data = double(data);

% 设置小波分解层数为5
level = 5;

% 进行5层Haar小波分解
[coeffs, ~] = wavedec2(data, level, 'haar');

% 初始化存储重构后的每一层数据的数组
reconstructed_layers = zeros(size(data));

% 逐层重构数据，保持每层与原数据长度一致
for i = 1:level
    reconstructed_layers = reconstructed_layers + coeffs{:, i};
end

% 将重构的数据保存回新的Excel文件
reconstructed_data = waverec2(coeffs, size(data), 'haar');
writematrix(reconstructed_data, 'reconstructed_data.xlsx');

在这个例子中，`wavedec2`函数返回了一个系数矩阵`coeffs`，以及一些其他信息（这里忽略）。然后我们将系数逐层累加进行重构。注意，最后一步将重构后的数据保存到一个新的Excel文件。