battle lemarie小波的尺度函数怎么用matlab画,不用battlescale
时间: 2024-03-24 11:39:28 浏览: 150
如果你不想使用`battlescale`函数,可以使用以下代码自己编写绘制Battle-Lemarie小波尺度函数的程序:
```
% 设置参数
a = 0.5; % 缩放因子
j = 2; % 尺度
m = 4; % 阶数
% 计算尺度函数
t = linspace(0, 1, 1024);
psi = zeros(size(t));
for k = 0:m-1
psi_k = zeros(size(t));
for n = 0:j^k-1
x = t - n * a^k;
psi_k = psi_k + (-1)^n * nchoosek(m-1, k) * exp(-(2*pi*x/a).^2) .* (2*pi*x/a).^(m-1);
end
psi = psi + psi_k;
end
% 绘制尺度函数
plot(t, psi);
```
在这个程序中,我们首先设置了缩放因子为0.5,尺度为2,阶数为4。然后使用`linspace`函数生成1024个均匀分布在[0,1]区间的数据点。接下来,我们使用两个循环来计算尺度函数的值。在第一个循环中,我们遍历每个阶数,计算该阶数的尺度函数。在第二个循环中,我们遍历每个尺度级别,计算该级别的尺度函数的贡献,并将它们相加得到该阶数的尺度函数。最后,我们将所有阶数的尺度函数相加,得到整个Battle-Lemarie小波的尺度函数。最后,使用`plot`函数绘制尺度函数的图形。
相关问题
lem5小波基函数如何在python
在Python中,可以使用PyWavelets库来实现小波变换,其中包含了Lemarie小波基函数。以下是使用PyWavelets库进行Lemarie小波变换的示例代码:
```python
import pywt
import numpy as np
# 构造信号
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# 构造小波基函数
wavelet = pywt.Wavelet('lemarie')
# 进行一级小波变换
coefficients = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=1)
# 打印出变换后的系数
print(coefficients)
```
在上述代码中,我们首先构造了一个长度为8的信号,然后使用PyWavelets库中的`Wavelet`函数构造了Lemarie小波基函数。接着,我们使用`wavedec`函数对信号进行了一级小波变换,并将变换后的系数存储在`coefficients`变量中。最后,我们打印出了变换后的系数。
针对你之前的回答,有哪些小波基呢?
常见的小波基有:
1. 哈尔小波基(Haar wavelet)
2. Daubechies小波基(Daubechies wavelet)
3. Symlet小波基(Symlet wavelet)
4. Coiflet小波基(Coiflet wavelet)
5. Biorthogonal小波基(Biorthogonal wavelet)
6. Reverse Biorthogonal小波基(Reverse Biorthogonal wavelet)
7. Battle-Lemarie小波基(Battle-Lemarie wavelet)等。