现在有一个大小为1*1000的脑电信号,请分别给出计算小波包分解特征和离散小波特征的matlab代码。
时间: 2024-02-12 08:04:31 浏览: 18
以下是分别计算小波包分解特征和离散小波特征的MATLAB代码:
### 小波包分解特征
```matlab
% 加载数据
data = rand(1, 1000); % 假设数据为随机数
% 选择小波包分解参数
wname = 'sym4'; % 小波类型
level = 5; % 分解层数
wp = wpdec(data, level, wname); % 进行小波包分解
% 计算小波包分解特征
features = wpcoef(wp, [5 5]); % 计算第5层第5个小波包系数
```
这段代码中,我们首先加载了大小为1*1000的随机数数据。然后选择小波包分解的参数,包括小波类型和分解层数,使用`wpdec()`函数进行小波包分解。最后,我们使用`wpcoef()`函数计算第5层第5个小波包系数作为特征。
### 离散小波特征
```matlab
% 加载数据
data = rand(1, 1000); % 假设数据为随机数
% 选择离散小波分解参数
wname = 'sym4'; % 小波类型
level = 5; % 分解层数
[C, L] = wavedec(data, level, wname); % 进行离散小波分解
% 计算离散小波特征
features = appcoef(C, L, wname, level); % 计算逼近系数作为特征
```
这段代码中,我们同样加载了大小为1*1000的随机数数据。然后选择离散小波分解的参数,包括小波类型和分解层数,使用`wavedec()`函数进行离散小波分解。最后,我们使用`appcoef()`函数计算逼近系数作为特征。