小波变换代码matlab

时间: 2023-08-30 09:13:15 浏览: 169
你可以使用以下代码在MATLAB中实现小波变换(Wavelet Transform): ```matlab 读取输入信号 x = ...; % 输入信号 % 选择小波基和尺度 wavelet = 'db4'; % 小波基名称 level = 5; % 尺度 % 执行小波变换 [c, l] = wavedec(x, level, wavelet); % 提取近似系数和细节系数 approximation = appcoef(c, l, wavelet, level); % 近似系数 details = detcoef(c, l, level); % 细节系数 % 绘制小波变换结果 subplot(2, 1, 1); plot(x); title('Original Signal'); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); subplot(2, 1, 2); plot(approximation); hold on; plot(details); title('Wavelet Transform'); legend('Approximation', 'Details'); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); ``` 在上述代码中,你需要将`x`替换为你的输入信号。`wavelet`变量定义了所使用的小波基名称(这里选择了db4小波基),`level`变量定义了尺度的级别。`wavedec`函数执行小波分解,并返回系数向量`c`和长度向量`l`。`appcoef`和`detcoef`函数分别用于提取近似系数和细节系数。最后,通过绘制原始信号和小波变换结果来可视化变换效果。 请注意,上述代码只是一个简单的示例,你可能需要根据你的具体需求进行修改。此外,你也可以参考MATLAB的文档和示例来进一步了解小波变换的用法和参数设置。
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f1=50; % 频率1 f2=100; % 频率2 fs=2*(f1+f2); % 采样频率 Ts=1/fs; % 采样间隔 N=120; % 采样点数 n=1:N; y=sin(2*pi*f1*n*Ts)+sin(2*pi*f2*n*Ts); % 正弦波混合 figure(1) plot(y); title('两个正弦信号') figure(2) stem(abs(fft(y))); title('两信号频谱') %% 2.小波滤波器谱分析 h=wfilters('db30','l'); % 低通 g=wfilters('db30','h'); % 高通 h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零(圆周卷积,且增大分辨率变于观察) g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零(圆周卷积,且增大分辨率变于观察) figure(3); stem(abs(fft(h))); title('低通滤波器图'); figure(4); stem(abs(fft(g))); title('高通滤波器图') %% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现) sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量) sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量) figure(5); % 信号图 subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('分解信号1') subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('分解信号2') figure(6); % 频谱图 subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('分解信号1频谱') subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('分解信号2频谱') %% 4.MALLET重构算法 sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取 sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取 sig1=dyadup(sig1); % 2插值 sig2=dyadup(sig2); % 2插值 sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 hr=h(end:-1:1); % 重构低通 gr=g(end:-1:1); % 重构高通 hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频 sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频 sig=sig1+sig2; % 源信号 %% 5.比较 figure(7); subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('重构低频信号'); subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('重构高频信号'); figure(8); subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('重构低频信号频谱'); subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('重构高频信号频谱'); figure(9) plot(real(sig),'r','linewidth',2); hold on; plot(y); legend('重构信号','原始信号') title('重构信号与原始信号比较') f1=50; % 频率1 f2=100; % 频率2 fs=2*(f1+f2); % 采样频率 Ts=1/fs; % 采样间隔 N=120; % 采样点数 n=1:N; y=sin(2*pi*f1*n*Ts)+sin(2*pi*f2*n*Ts); % 正弦波混合 figure(1) plot(y); title('两个正弦信号') figure(2) stem(abs(fft(y))); title('两信号频谱') %% 2.小波滤波器谱分析 h=wfilters('db30','l'); % 低通 g=wfilters('db30','h'); % 高通 h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零(圆周卷积,且增大分辨率变于观察) g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零(圆周卷积,且增大分辨率变于观察) figure(3); stem(abs(fft(h))); title('低通滤波器图'); figure(4); stem(abs(fft(g))); title('高通滤波器图') %% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现) sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量) sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量) figure(5); % 信号图 subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('分解信号1') subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('分解信号2') figure(6); % 频谱图 subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('分解信号1频谱') subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('分解信号2频谱') %% 4.MALLET重构算法 sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取 sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取 sig1=dyadup(sig1); % 2插值 sig2=dyadup(sig2); % 2插值 sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 hr=h(end:-1:1); % 重构低通 gr=g(end:-1:1); % 重构高通 hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频 sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频 sig=sig1+sig2; % 源信号 %% 5.比较 figure(7); subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('重构低频信号'); subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('重构高频信号'); figure(8); subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('重构低频信号频谱'); subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('重构高频信号频谱'); figure(9) plot(real(sig),'r','linewidth',2); hold on; plot(y); legend('重构信号','原始信号') title('重构信号与原始信号比较')

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