离散小波变换 分解matlab

离散小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号，并提取信号中的高频和低频成分。在MATLAB中，可以使用自带的信号sumsin.mat作为输入信号，并选用Daubechies小波函数（如db3）进行五层分解。

首先，将sumsin.mat信号加载到MATLAB中。然后，使用dwt函数进行离散小波变换，指定小波函数为Daubechies小波函数（如db3），并指定进行五层分解。得到的低频和高频系数可以通过输出参数获取。

接下来，可以对第5层到第1层的低频和高频系数进行重构。可以使用idwt函数进行逆离散小波变换，指定小波函数为Daubechies小波函数（如db3），并输入对应的低频和高频系数。重构后的信号即为离散小波变换分解后的结果。

具体的MATLAB代码实现如下：

% 加载信号
load sumsin.mat;

% 进行离散小波变换
 = dwt(sumsin, 'db3');
 = dwt(low1, 'db3');
 = dwt(low2, 'db3');
 = dwt(low3, 'db3');
 = dwt(low4, 'db3');

% 重构信号
reconstructed = idwt(low5, high5, 'db3');
reconstructed = idwt(reconstructed, high4, 'db3');
reconstructed = idwt(reconstructed, high3, 'db3');
reconstructed = idwt(reconstructed, high2, 'db3');
reconstructed = idwt(reconstructed, high1, 'db3');

% 输出重构后的信号
reconstructed

这段MATLAB代码实现了对sumsin.mat信号的离散小波变换分解，并对第5层到第1层的低频和高频系数进行了重构。最终输出的reconstructed即为离散小波变换分解后的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab进行一维离散小波变换](https://download.csdn.net/download/un357951/12416302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林等](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88253014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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