小波变换matlab实例

以下是一个小波变换的 MATLAB 示例：

% 生成信号
t = linspace(0,1,1024);
x = sin(2*pi*30*t) + sin(2*pi*100*t);

% 进行小波变换
[c,l] = wavedec(x,4,'db4');

% 重构信号
y = waverec(c,l,'db4');

% 绘制结果
subplot(211)
plot(t,x)
title('原始信号')
subplot(212)
plot(t,y)
title('小波变换后的信号')

这段代码首先生成一个包含两个正弦波的信号，然后使用 `wavedec` 函数进行小波变换，其中 `4` 表示小波分解的层数，`'db4'` 表示小波基函数使用 Daubechies 4 阶小波。接着使用 `waverec` 函数对变换后的系数进行重构，最后将原始信号和重构信号绘制在两个子图中进行比较。

注意，这只是一个简单的小波变换示例，实际应用中需要根据具体问题选择合适的小波基函数和分解层数。

相关问题

小波变换matlab实例代码

我可以回答这个问题。以下是一个小波变换的 Matlab 实例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');

% 显示小波变换后的图像
subplot(2,2,1), imshow(cA, []);
title('Approximation Coefficients');
subplot(2,2,2), imshow(cH, []);
title('Horizontal Detail Coefficients');
subplot(2,2,3), imshow(cV, []);
title('Vertical Detail Coefficients');
subplot(2,2,4), imshow(cD, []);
title('Diagonal Detail Coefficients');

这段代码将读取一张名为 "lena.png" 的图像，将其转换为灰度图像，然后对其进行小波变换，并将变换后的近似系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角线细节系数分别显示在四个子图中。

连续小波变换matlab实例

连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）是一种用于信号分析的强大工具，它能够捕捉到信号在不同尺度下的局部特征。在MATLAB中，你可以使用`cwt`函数来进行小波变换。以下是一个简单的示例：

% 导入示例数据（这里假设我们有信号data）
load weibull; % 假设data是weibull信号

% 选择一个小波基，例如Morlet小波
wavelet = 'morl'; 

% 定义小波参数（这里取scales为1:64，频率范围适中）
scales = logspace(-1, 1, 64);

% 执行连续小波变换
[cwt_matrix, frequencies] = cwt(data, scales, wavelet);

% 绘制结果
figure;
imagesc(frequencies, scales, abs(cwt_matrix));
colorbar;
xlabel('Frequency');
ylabel('Scale');
title('Continuous Wavelet Transform of the Signal');

% 显示最大值和对应的时间-尺度位置
[max_val, loc] = max(abs(cwt_matrix(:)));
[row, col] = ind2sub(size(cwt_matrix), loc);
fprintf('Max value: %f at scale %f and time position %f\n', max_val, frequencies(col), scales(row));

%