离散小波变换代码matlab

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）是一种时间-频率分析方法，常用于信号处理和图像压缩。以下是在MATLAB中实现离散小波变换的示例代码：

% 输入信号
x = [1 2 3 4 5 6 7 8];

% 小波基函数
wname = 'haar';

% 分解层数
level = 3;

% 执行离散小波变换
[c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 提取近似系数和细节系数
approximation = appcoef(c, l, wname);
details = detcoef(c, l, level);

% 显示结果
disp('Approximation coefficients:');
disp(approximation);
disp('Detail coefficients:');
disp(details);

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

小波学习 一维信号的离散小波变换的matlab代码

以下是一维信号的离散小波变换的MATLAB代码示例：

% 定义信号x和小波滤波器h和g
x = [1 2 3 4 5 6 7 8];
h = [0.7071 0.7071]; % Daubechies4小波的低通滤波器
g = [-0.7071 0.7071]; % Daubechies4小波的高通滤波器

% DWT的Mallat算法
[cA, cD] = dwt(x, h, g);

% 输出系数
fprintf('Approximation coefficients: ');
disp(cA);
fprintf('Detail coefficients: ');
disp(cD);

% IDWT的Mallat算法
x_recon = idwt(cA, cD, h, g);

% 输出重构信号
fprintf('Reconstructed signal: ');
disp(x_recon);

% 一维离散小波变换
function [cA, cD] = dwt(x, h, g)
    % 进行低通滤波和高通滤波
    lp = conv(x, h);
    hp = conv(x, g);
    % 下采样
    cA = downsample(lp);
    cD = downsample(hp);
end

% 一维离散小波反变换
function x = idwt(cA, cD, h, g)
    % 上采样和卷积
    lp = upsample(cA, 2);
    hp = upsample(cD, 2);
    x = conv(lp, h) + conv(hp, g);
end

% 下采样函数
function y = downsample(x)
    y = x(1:2:end);
end

% 上采样函数
function y = upsample(x, L)
    y = zeros(1, L*length(x));
    y(1:L:end) = x;
end

这段代码使用了Daubechies4小波的低通和高通滤波器，通过'dwt'函数实现了一维离散小波变换，并通过'idwt'函数实现了一维离散小波反变换。其中，'downsample'函数实现了下采样操作，'upsample'函数实现了上采样操作。

希望这段代码能够帮助您理解一维离散小波变换的实现。