举一个小波散射网络计算的MATLAB例子

以下是一个使用MATLAB实现小波散射网络计算的例子：

% 定义信号
N = 1024;
t = linspace(0, 1, N);
x = sin(2*pi*32*t) + sin(2*pi*64*t);

% 计算小波散射系数
J = 4; % 小波尺度的数量
Q = 8; % 小波的每个尺度的滤波器数量
T = 2; % 散射的深度
Wop = wavelet_factory_1d(N, [J, Q], T, 0, 0, 'morlet'); % 创建小波分析器
S = scat(x, Wop); % 计算小波散射系数

% 可视化小波散射系数
opt.oversampling = 1;
opt.Q = [8 1];
opt.J = T + 1;
opt.M = 2;
figure;
image_scat(S, opt);

% 重构信号
x_recon = inverse_scat(S, Wop);

% 可视化原始信号和重构信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, x_recon);
title('重构信号');

在这个例子中，我们首先定义了一个包含两个频率分量的信号。然后，我们使用`wavelet_factory_1d`函数创建了一个小波分析器，用于计算小波散射系数。接着，我们使用`scat`函数计算了信号的小波散射系数，并使用`image_scat`函数可视化了这些系数。最后，我们使用`inverse_scat`函数重构了信号，并将原始信号和重构信号进行了可视化比较。