帮我写一段调用matlab中小波分析信号的程序同时附上理论分析

小波分析是一种在时间和频率域上分析信号的方法，通过将信号分解成不同的尺度和频率的小波基函数来实现。Matlab提供了许多小波分析工具箱，可以方便地进行小波分析。

下面是一个简单的Matlab程序，用于对一个信号进行小波分析，并绘制其小波分解图：

% 定义信号
x = sin(2*pi*0.1*(1:1024)) + sin(2*pi*0.2*(1:1024)) + randn(1,1024);

% 进行小波分解
[c,l] = wavedec(x, 4, 'db4');

% 绘制小波分解图
figure;
subplot(5,1,1); plot(x); title('原始信号');
subplot(5,1,2); plot(appcoef(c,l,'db4')); title('近似分量');
subplot(5,1,3); plot(detcoef(c,l,4),'r'); title('细节分量 4');
subplot(5,1,4); plot(detcoef(c,l,3),'g'); title('细节分量 3');
subplot(5,1,5); plot(detcoef(c,l,2),'m'); title('细节分量 2');

在这个程序中，我们首先定义了一个信号x，它包含两个正弦波和一些高斯白噪声。然后，我们使用Matlab中的wavedec函数对信号进行小波分解。这个函数的第一个参数是信号，第二个参数是分解级别，第三个参数是指定小波基函数的名称（这里使用了db4小波）。

wavedec函数返回两个参数：c是小波系数向量，l是一个长度为分解级别+1的向量，它包含每个分解级别的细节系数长度和近似系数长度。

最后，我们使用Matlab中的appcoef和detcoef函数绘制小波分解图。appcoef函数返回近似系数，detcoef函数返回指定分解级别的细节系数。我们将每个分量绘制在一个子图中，其中第一个子图是原始信号，其余的子图是各个分量。

小波分析的理论分析比较复杂，不同的小波函数有不同的性质。一些常见的小波基函数包括Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波等。小波分析的理论涉及到信号的分解和重构，以及小波基函数的选择等方面，感兴趣的读者可以进一步学习相关文献。