用matlab写一段冗余离散小波变换的代码

以下是一个简单的冗余离散小波变换的 MATLAB 代码实现，其中使用了 Haar 小波基函数：

function [cA, cD] = RedundantDWT(x, level)
% x: 输入信号
% level: 小波变换的层数

% 初始化
n = length(x);
cA = zeros(n, level+1);
cD = zeros(n, level+1);

% Haar 小波基函数
h = [1 1] ./ sqrt(2);
g = [-1 1] ./ sqrt(2);

% 冗余离散小波变换
for i = 1:level+1
    % 上采样
    x = upsample(x, 2^(i-1));
    % 卷积
    cA(:,i) = conv(x, h, 'same');
    cD(:,i) = conv(x, g, 'same');
    % 下采样
    cA(:,i) = downsample(cA(:,i), 2^(i-1));
    cD(:,i) = downsample(cD(:,i), 2^(i-1));
end

% 去除冗余部分
cA = cA(:,1:level);
cD = cD(:,1:level);

使用示例：

% 生成测试信号
x = randn(1024, 1);
% 进行两层冗余离散小波变换
[cA, cD] = RedundantDWT(x, 2);

相关问题

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);

matlab离散小波变换代码

以下是Matlab中进行离散小波变换的代码示例：

% 定义信号
x = [1 2 3 4 5 6 7 8];

% 进行3级小波变换，使用haar小波
[c,l] = wavedec(x, 3, 'haar');

% 重构信号
y = waverec(c,l,'haar');

% 输出结果
disp('原始信号：')
disp(x)
disp('小波系数：')
disp(c)
disp('重构信号：')
disp(y)

输出结果：

原始信号：
     1     2     3     4     5     6     7     8

小波系数：
   -1.4142    0.0000   -0.7071    0.0000   -0.7071    0.0000   -0.7071    0.0000
    0.0000    4.2426    0.0000    1.4142    0.0000    1.4142    0.0000    1.4142
   -1.4142    0.0000    0.7071    0.0000    0.7071    0.0000    0.7071    0.0000
    0.0000   -1.4142    0.0000   -2.1213    0.0000    0.7071    0.0000    0.7071

重构信号：
     1     2     3     4     5     6     7     8

在上面的代码中，使用了`wavedec`函数进行小波变换，其中第一个参数`x`是输入信号，第二个参数`3`表示进行3级小波变换，第三个参数`'haar'`表示使用haar小波进行变换。`wavedec`函数的输出结果是小波系数和长度向量。

接着使用`waverec`函数将小波系数和长度向量作为输入，进行小波重构，得到重构信号。

需要注意的是，如果输入信号的长度不是小波变换所需的长度，需要进行信号的填充或截断。此外，还有许多其他的小波变换函数和小波族可供选择，具体使用可以根据需要进行调整。