举例，R语言做小波分析

好的，以下是一个使用R语言进行小波分析的示例代码：

# 加载Wavelet包
library(Wavelet)

# 生成一些模拟数据
x <- sin(seq(0, 10*pi, length.out = 1000))
x_noise <- x + rnorm(length(x), 0, 0.2)

# 进行小波分解
w <- wt(x_noise, "db4")

# 绘制小波系数图
par(mfrow=c(4,1))
for (i in 1:4) {
  plot(w[[i]], type="l", main=paste("Level ", i), xlab="", ylab="")
}

# 重构信号
x_recon <- iwt(w, "db4")

# 绘制原始信号和重构信号对比图
plot(x, type="l", col="red", main="Original Signal vs Reconstructed Signal")
lines(x_recon, col="blue")

这段代码中，我们首先加载了Wavelet包，然后生成了一个正弦信号，并加入了一些随机噪声。接着，我们使用`wt`函数对信号进行小波分解，得到了四个不同尺度的小波系数。通过循环绘制每个尺度的小波系数图，我们可以观察到信号在不同尺度上的频率特征。最后，我们使用`iwt`函数对小波系数进行反变换，重构出了原始信号，并将其与原始信号进行对比绘制。