同步压缩小波变换matlab代码
时间: 2023-08-24 17:08:10 浏览: 67
以下是一个简单的同步压缩小波变换的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 同步压缩小波变换
% 输入:
% x: 输入信号,长度为 2^N
% L: 压缩级别,取值为 1 到 N
% 输出:
% cA: 压缩后的低频信号
% cD: 压缩后的高频信号
function [cA, cD] = synch_compress_wavelet(x, L)
N = length(x);
% 小波滤波器系数
h = [0.4829629131445341 0.8365163037378079 0.2241438680420134 -0.1294095225512604];
g = [-0.1294095225512604 0.2241438680420134 -0.8365163037378079 0.4829629131445341];
% 初始化
cA = x;
cD = zeros(1, N);
for i = 1:L
% 低频分量做小波变换
[cA, cD1] = dwt(cA, h);
% 高频分量做小波变换
[cD2, cD3] = dwt(cD, h);
% 取高频分量的绝对值
cD2 = abs(cD2);
cD3 = abs(cD3);
% 将两个高频分量按最大值比例合并
max_ratio = max(max(cD2), max(cD3)) / (max(max(cD2), max(cD3)) + max(min(cD2), min(cD3)));
cD = max_ratio * cD2 + (1 - max_ratio) * cD3;
% 压缩高频分量
cD = wcompress('c', cD, 'h', L-i);
end
end
```
这个代码使用了 MATLAB 自带的小波变换函数 `dwt` 和压缩函数 `wcompress`。在每一级压缩中,我们将低频分量 `cA` 和高频分量 `cD` 分别做小波变换,然后将两个高频分量按最大值比例合并,再压缩合并后的高频分量。最后输出压缩后的低频分量 `cA` 和高频分量 `cD`。