shannon小波连续变换 matlab代码

Shannon小波是一种常用于信号处理的小波函数，其连续变换可以在Matlab中实现。下面是实现代码：

% 设置信号与时间参数
t = 0:0.01:2*pi;
f = 5;
x = sin(f*t);

% 进行Shannon小波变换
[c,l] = wavedec(x,2,'db3');
a2 = appcoef(c,l,'db3');
d2 = detcoef(c,l,2);
d1 = detcoef(c,l,1);

% 绘制原始信号与小波分解结果
subplot(4,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(4,1,2);
plot(t,a2);
title('第二层低频信号');
subplot(4,1,3);
plot(t,d2);
title('第二层高频信号');
subplot(4,1,4);
plot(t,d1);
title('第一层高频信号');

该代码首先设置了信号的时间参数和信号。然后，使用Matlab中的wavedec函数进行Shannon小波分解，其中2表示小波分解层数，'db3'表示使用Daubechies小波系数。接着，通过appcoef和detcoef函数分别获取小波分解的低频和高频信号。最后，使用subplot函数绘制原始信号和小波分解的结果。

相关问题

读入 cameraman 图像, 在 Shannon 熵准则下利用 Daubechies 小波包三尺度表示进行压缩处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果, 并给出MATLAB代码

好的，我明白了。以下是MATLAB代码：

% 读入图像
img = imread('cameraman.tif');

% Daubechies小波包三尺度
wname = 'db3';
level = 3;

% 对图像进行小波包分解
[c, s] = wavedec2(img, level, wname);

% 通过Shannon熵准则进行压缩处理
thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL', 'shannon');
sorh = 's';
keepapp = 1;
comp = wcmp(c, s, wname, thr, sorh, keepapp);

% 对处理结果进行反变换
rec = waverec2(comp, s, wname);

% 显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(rec, []);
title('压缩处理结果');

在上述代码中，我们首先读入 `cameraman.tif` 图像。然后，我们使用 Daubechies 小波包三尺度进行小波分解，并使用 Shannon 熵准则进行压缩处理。最后，我们对处理结果进行反变换，并在窗口中显示原始图像和处理结果。

给出MATLAB代码:读入 cameraman 图像, 在 Shannon 熵准则下利用 Daubechies 小波包三尺度表示进行压缩处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果

好的，以下是MATLAB代码：

% 读入 Cameraman 图像
img = imread('cameraman.tif');
% 将图像转换为双精度类型
img = im2double(img);

% Daubechies小波包三尺度表示
wavelet = 'db3';
level = 3;
[C, S] = wavedec2(img, level, wavelet);

% 计算每个小波包系数的Shannon熵
entropies = wentropy(C, 'shannon');

% 将熵值作为权重，对小波包系数进行排序
[~, order] = sort(entropies, 'descend');

% 将排序后的小波包系数按照指定比例进行压缩
compression_ratio = 0.1;
num_coeffs = ceil(compression_ratio * length(C));
compressed_coeffs = zeros(size(C));
compressed_coeffs(order(1:num_coeffs)) = C(order(1:num_coeffs));

% 将压缩后的小波包系数进行反变换
compressed_img = waverec2(compressed_coeffs, S, wavelet);
compressed_img = im2uint8(compressed_img);

% 在一个窗口中显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(im2uint8(img));
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(compressed_img);
title('压缩后的图像');

这段代码会显示一个窗口，其中包含原始图像和压缩后的图像。你可以根据需要调整压缩比例和小波包尺度来得到最佳的压缩效果。

请注意，这段代码需要Wavelet Toolbox支持。如果你没有安装Wavelet Toolbox，可以在MATLAB中使用“Add-On Explorer”安装它。