如何在MATLAB中使用db5、sym5和bior4.4小波基进行信号的小波分解和重构，并绘制出其频域响应曲线？请提供具体的MATLAB代码示例。

为了深入了解小波分析的基础概念，并掌握如何在MATLAB中应用db5、sym5和bior4.4小波基进行信号处理，这份作业将指导你进行信号的小波分解和重构，以及绘制其频域响应曲线。通过实践，你将能够更全面地理解小波变换在信号处理和图像分析中的应用。

参考资源链接：[MATLAB小波分析：db5/sym5/bior4.4尺度与小波函数探索](https://wenku.csdn.net/doc/5n0m5hpoxi?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用MATLAB内置的`WAVEFUN`函数，你可以获得特定小波基的尺度函数和小波函数。例如，对于db5小波，代码如下：

[PHI,PSI,XVAL] = WAVEFUN('db5',6);

这将为你提供尺度函数PHI、小波函数PSI和相应的X轴值XVAL。然后，可以使用`subplot`函数将这些特性展示在同一个图像的不同部分。

接下来，利用`WFILTERS`函数获取小波滤波器的系数，它们是信号分解和重构过程中不可或缺的部分：

[LO_D, LO_R, HI_D, HI_R] = WFILTERS('db5');

这些系数可以用来了解小波滤波器是如何影响信号的频率成分的。通过`stem`函数，你可以将这些系数可视化，以便更好地理解它们的作用。

最后，为了分析滤波器系数的频域特性，使用快速傅立叶变换（`fft`），并绘制绝对值的频谱图。这将帮助你理解不同滤波器如何在频域中响应，以及如何选择性地通过不同频率成分。例如，绘制db5小波的分解和重构低通滤波器系数的频域响应曲线，代码示例如下：

LO_Df = fft(LO_D);
LO_Rf = fft(LO_R);
HI_Df = fft(HI_D);
HI_Rf = fft(HI_R);

然后，你可以使用`plot`函数来绘制它们的频谱图。

通过以上步骤，你将能够完成信号的小波分解和重构，并绘制出相应的频域响应曲线，这将为你的信号处理和图像分析提供强有力的工具和深刻的理解。为了进一步扩展你的知识和技能，建议参考《MATLAB小波分析：db5/sym5/bior4.4尺度与小波函数探索》这份资源，其中提供了丰富的实例和详细的解释，能够帮助你更深入地理解小波分析的各个方面，包括尺度函数、小波函数、时域滤波器系数以及对应的频域响应曲线的绘制等。

参考资源链接：[MATLAB小波分析：db5/sym5/bior4.4尺度与小波函数探索](https://wenku.csdn.net/doc/5n0m5hpoxi?spm=1055.2569.3001.10343)