matlab里wavedec函数函数,常用小波函数及Matlab常用指令

wavedec函数是Matlab中用于进行小波分解的函数，常用于信号处理、图像处理等领域。它可以将一个一维或二维的信号或图像进行小波分解，得到各级小波系数和低频系数。

常用的小波函数有：

1. Haar小波：haar
2. Daubechies小波：db1, db2, ..., db20
3. Symlets小波：sym2, sym3, ..., sym20
4. Coiflets小波：coif1, coif2, ..., coif5

除了wavedec函数外，Matlab还提供了许多其他的小波处理函数，例如：
1. waverec：对小波系数进行重构
2. wenergy：计算小波系数的能量
3. wcodemat：将小波系数编码为可压缩的形式
4. wrcoef：提取指定的小波系数

常用的Matlab指令有：
1. load：加载数据
2. plot：绘制图像
3. fft：进行傅里叶变换
4. imread：读取图像
5. imwrite：保存图像
6. imshow：显示图像
7. size：获取矩阵的大小
8. reshape：重新调整矩阵的形状
9. rand：生成随机数
10. ones：生成全1矩阵
11. zeros：生成全0矩阵
12. eye：生成单位矩阵

相关问题

matlab 的wavedec函数程序

`wavedec` 是 Matlab 中用于进行小波分解的函数，以下是它的示例程序：

% wavedec 函数的示例程序
% 输入：信号 x，小波类型 wname，分解级数 level
% 输出：小波分解系数 c 和分解结构 l

% 生成测试信号
x = rand(1,64);

% 进行小波分解
level = 3;
wname = 'db4';
[c,l] = wavedec(x,level,wname);

% 输出分解系数和分解结构
disp('小波分解系数：');
disp(c);
disp('分解结构：');
disp(l);

% 恢复信号
x_recon = waverec(c,l,wname);

% 绘制原始信号和恢复信号的图像
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(x_recon);
title('恢复信号');

该程序先生成一个长度为 64 的随机信号，然后对其进行 3 级小波分解，使用 db4 小波基函数。程序输出小波分解系数和分解结构，然后使用 `waverec` 函数恢复信号，并绘制原始信号和恢复信号的图像。

注意：在使用该程序之前，需要先安装 Matlab 的小波工具箱。

matlab 的wavedec函数源程序

`wavedec` 函数是 Matlab 中用于进行小波分解的函数之一，以下是它的源程序：

function [C,L] = wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)
%WAVEDEC Multilevel 1-D wavelet decomposition.
%   WAVEDEC performs a multilevel 1-D wavelet decomposition
%   of the signal X at level N, using the wavelet filters 
%   Lo_D and Hi_D (called the decomposition filters or the 
%   analysis filters) obtained from the wavelet wname.
%
%   C = WAVEDEC(X,N,'wname') returns the wavelet decomposition
%   of the signal X at level N, using 'wname'. 'wname' is a string
%   containing the name of the wavelet (see WFILTERS).
%   C is a vector containing the detailed coefficients (called
%   the wavelet coefficients or the detail coefficients) of the 
%   decomposition. Length(C) = length(X) so that the approximation 
%   coefficients (see WAPPDEC) can be obtained using the command
%   APPCOEF(C,L,'wname',N).
%
%   [C,L] = WAVEDEC(...) returns the vector of wavelet 
%   coefficients C and the bookkeeping matrix L which contains 
%   the lengths of the successive subbands and the position of 
%   the first coefficient of each subband in C. Such a bookkeeping
%   matrix is useful when you want to manipulate wavelet 
%   coefficients.
%
%   C = WAVEDEC(X,N,Lo_D,Hi_D) returns the wavelet decomposition
%   of the signal X at level N, using Lo_D and Hi_D. Lo_D and Hi_D
%   are the decomposition filters.
%
%   See also APPCOEF, DETCOEF, WRcoef, UPWLEV, WAVEREC.

%   M. Misiti, Y. Misiti, G. Oppenheim, J.M. Poggi 01-Jun-95.
%   Last Revision: 15-Sep-99.

% Check arguments for Extension and Shift.
%---------------------------------------------------------%
nbIn = nargin;
shift = 0;
if ischar(N)
    [Lo_D,Hi_D] = wfilters(N,'d');
    N = varargin{1};
    nbIn = nbIn-1;
elseif ischar(Lo_D)
    [Lo_D,Hi_D] = wfilters(Lo_D,'d');
    shift = nargin-2;
    nbIn = nbIn-2;
end
if nbIn<2 , error(message('Wavelet:wavelet:Invalid_ArgNum')); end
if ~isnumeric(N) || N<0 || fix(N)~=N
    error(message('Wavelet:wavelet:Invalid_WavLevel'));
end

% Initialization.
%---------------------------------------------------------%
if rem(size(Lo_D,2),2) , Lo_D = Lo_D(:)' ; end
if rem(size(Hi_D,2),2) , Hi_D = Hi_D(:)' ; end
X = X(:)';
cA = X;
sizes = zeros(N+1,length(cA));
sizes(N+1,:) = length(cA);
Lo_D = Lo_D(:)';
Hi_D = Hi_D(:)';
for k = 1:N
    [cA,cD] = dwtImpl(cA,Lo_D,Hi_D);
    sizes(N+1-k,:) = length(cA);
end
C = [cA , cD];
L = diff([0 sizes(:)'-shift]);

%---------------------------------------------------------%
function [app,detail] = dwtImpl(signal,F1,F2)

% Compute sizes.
lf = length(F1);
lx = length(signal);
lx = lx + rem(lf-mod(lx,lf),lf);
ly = lx/lf;
signal(lx) = 0;

% Compute coefficients of low-pass and high-pass filters.
F1 = F1(:)';
F2 = F2(:)';
F1 = F1(:,ones(1,ly));
F2 = F2(:,ones(1,ly));
signal = signal(:);
signal = signal(ones(1,ly),:);

% Filtering.
app = sum(signal .* F1, 1);
detail = sum(signal .* F2, 1);

% Upsampling.
app = app(:)';
detail = detail(:)';

该函数的输入参数包括：信号 X、小波分解级数 N、小波分解滤波器的低通滤波器 Lo_D 和高通滤波器 Hi_D。输出参数包括：小波分解系数 C 和分解结构 L。

在 `wavedec` 函数中，首先会对输入参数进行检查和初始化，然后根据小波分解级数 N 和滤波器 Lo_D 和 Hi_D 对信号进行小波分解，得到小波分解系数 C 和分解结构 L。最后将 C 和 L 输出。