小波变换分解重构的matlab代码

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小波函数，然后通过重构将信号还原回原始形态。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现小波变换的分解和重构过程。

% 设置参数
N = 256; % 信号长度
fs = 100; % 采样率

% 生成一个测试信号
t = 0:1/fs:(N-1)/fs;
x = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + sin(2*pi*30*t);

% 小波变换分解
level = 5; % 设置分解层数
wname = 'db4'; % 设置小波函数
[C, L] = wavedec(x, level, wname);

% 小波变换重构
y = waverec(C, L, wname);

% 绘制原始信号和重构信号
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('原始信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, y);
title('重构信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');

在上述代码中，首先设置了信号的长度和采样率。然后通过简单的正弦信号生成了一个测试信号。接下来，使用`wavedec`函数将信号进行小波变换的分解，其中`level`参数设置了分解的层数，`wname`参数设置了所使用的小波函数。分解后的结果为系数矩阵`C`，以及各层分解的长度矩阵`L`。

然后使用`waverec`函数将分解后的系数矩阵和长度矩阵进行重构，得到重构后的信号`y`。

最后，通过MATLAB的绘图函数`plot`绘制出原始信号和重构信号的波形图。