matlab实现小波变换的代码

以下是一个简单的 MATLAB 小波变换代码示例：

% 定义信号
t = linspace(0,1,1000);
x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);

% 进行小波变换
[c,l] = wavedec(x,3,'db4');
% 重构信号
approx = wrcoef('a',c,l,'db4',3);
% 提取细节信息
detail1 = wrcoef('d',c,l,'db4',1);
detail2 = wrcoef('d',c,l,'db4',2);
detail3 = wrcoef('d',c,l,'db4',3);

% 绘制信号和小波分解结果
subplot(4,1,1)
plot(t,x)
title('Original Signal')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')

subplot(4,1,2)
plot(t,approx)
title('Approximation Coefficients')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')

subplot(4,1,3)
plot(t,detail1)
title('Level 1 Detail Coefficients')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')

subplot(4,1,4)
plot(t,detail2)
title('Level 2 Detail Coefficients')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Amplitude')

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含两个正弦波的信号。然后，我们使用 `wavedec` 函数进行小波变换，并将结果存储在 `c` 和 `l` 变量中。之后，我们使用 `wrcoef` 函数从小波系数中重构信号的近似部分和细节部分，并将它们存储在 `approx`、`detail1`、`detail2` 和 `detail3` 变量中。最后，我们使用 MATLAB 的 `subplot` 函数将原始信号和小波分解结果绘制在一个图表中。

注意，上面的代码使用了 Daubechies 4 小波基函数。你可以根据需要更改小波基函数的类型。