离散小波变换matlab

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种信号处理技术，常用于信号压缩、图像处理、音频处理、视频处理等领域。下面给出MATLAB中进行离散小波变换的简单示例。

假设有一个长度为8的信号x，可以使用`dwt`函数对其进行一级离散小波变换，代码如下：

x = [3, 7, 1, 1, -2, 5, 4, 6]; % 原始信号
[ca, cd] = dwt(x, 'haar'); % 进行一级离散小波变换，采用Haar小波基

其中，`dwt`函数的第一个参数为原始信号，第二个参数为所采用的小波基。这里使用的是Haar小波基，也可以选择其他小波基，如db1、db2、db3等。

将离散小波变换的结果进行可视化，可以使用`subplot`函数绘制多个子图。代码如下：

subplot(2,1,1);
plot(x); % 绘制原始信号
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(ca); % 绘制近似分量
hold on;
plot(cd); % 绘制细节分量
title('DWT Result');
legend('Approximation','Detail');

其中，`subplot`函数的第一个参数表示总行数，第二个参数表示总列数，第三个参数表示当前子图所处的位置。

运行上述代码，可以得到如下图所示的结果：


可以看到，离散小波变换将原始信号分解成了一个近似分量和一个细节分量。近似分量反映了信号的低频部分，而细节分量反映了信号的高频部分。在实际应用中，可以根据需要对这些分量进行处理，例如压缩、滤波等操作。