离散小波变换一维数据加权融合方法matlab代码

以下是一维数据离散小波变换加权融合的 MATLAB 代码示例：

% 定义离散小波变换加权融合函数
function fused_signal = wavelet_fusion(signal1, signal2)
    % 确定小波基和分解层数
    wavelet = 'db4';  % 小波基选择 Daubechies 4
    level = 5;  % 分解层数选择为 5
    
    % 对信号进行离散小波变换
    [c1, l1] = wavedec(signal1, level, wavelet);
    [c2, l2] = wavedec(signal2, level, wavelet);
    
    % 计算各层小波系数的权重
    weights = calculate_weights(l1, l2);
    
    % 对各层小波系数进行加权融合
    fused_c = zeros(size(c1));
    for i = 1:length(c1)
        fused_c(i) = weights(i) * c1(i) + (1 - weights(i)) * c2(i);
    end
    
    % 重构融合后的信号
    fused_signal = waverec(fused_c, l1, wavelet);
end

% 计算权重的函数（可以根据需求自定义）
function weights = calculate_weights(l1, l2)
    % 这里仅作示例，可以根据具体需求定义权重计算方式
    weights = ones(size(l1));
end

% 测试示例
signal1 = [1 2 3 4 5];  % 第一个信号
signal2 = [6 7 8 9 10]; % 第二个信号

fused_signal = wavelet_fusion(signal1, signal2);

% 显示融合后的信号
disp(fused_signal);

这个代码示例中，我们定义了一个 `wavelet_fusion` 函数来实现一维数据的离散小波变换加权融合。首先，我们使用 `wavedec` 函数对输入的两个信号进行离散小波变换，并指定了小波基（这里选择了 Daubechies 4）和分解层数（这里选择了 5）。然后，我们通过自定义的 `calculate_weights` 函数计算各层小波系数的权重（这里仅作示例，可以根据具体需求定义权重计算方式）。最后，我们根据计算得到的权重对各层小波系数进行加权融合，并使用 `waverec` 函数将融合后的小波系数重构为融合后的信号。

在代码示例中，我们提供了一个简单的测试示例，其中输入了两个长度为 5 的示例信号。你可以根据需要修改输入信号和权重计算方式。运行代码后，会显示融合后的信号。