matlab小波重构示例代码

以下是一个使用Matlab实现小波重构的示例代码：

% 读取信号
x = load('signal.mat');
x = x.signal;

% 进行小波分解
[c,l] = wavedec(x,3,'db4');

% 将小波系数进行阈值处理
thr = wthrmngr('sqtwolog','penalhi',c,l);
s = wthresh(c,'h',thr);

% 进行小波重构
y = waverec(s,l,'db4');

% 绘制原始信号和重构信号的对比图
subplot(2,1,1); plot(x); title('Original signal');
subplot(2,1,2); plot(y); title('Reconstructed signal');

这段代码首先读取一个信号，然后使用`wavedec()`函数进行小波分解，得到小波系数`c`和尺度向量`l`。接着，使用`wthrmngr()`函数确定阈值`thr`，并使用`wthresh()`函数对小波系数进行阈值处理，得到处理后的小波系数`s`。最后，使用`waverec()`函数进行小波重构，得到重构后的信号`y`。绘制原始信号和重构信号的对比图，可以看到重构后的信号与原始信号非常接近。

相关问题

matlab2019b 小波重构代码示例

以下是MATLAB 2019b中的一个Haar小波重构代码示例，假设已经完成了Haar小波分解并得到了分解系数c：

% 输入参数
c = [1 2 3 4 5 6 7 8]; % 分解系数
N = log2(length(c)); % 分解层数

% Haar小波重构函数
function xrec = haarRec(c, N)
    % 初始化变量
    xrec = c; % 初始重构信号为分解系数
    for i = N:-1:1 % 从最高层开始向下逐层重构
        n = 2^(i-1); % 每层的系数个数
        for j = 1:n % 对每个系数进行重构
            % 计算重构系数
            a = (xrec(j)+xrec(j+n))/sqrt(2);
            d = (xrec(j)-xrec(j+n))/sqrt(2);
            % 更新重构信号
            xrec(j) = a;
            xrec(j+n) = d;
        end
    end
end

% 调用Haar小波重构函数
xrec = haarRec(c, N);

% 绘制原始信号和重构信号的波形图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(c);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(xrec);
title('Reconstructed Signal');

% 计算重构误差
err = norm(c-xrec)/norm(c);
disp(['Reconstruction Error: ', num2str(err)]);

其中，Haar小波重构函数haarRec的实现过程如下：

1. 将初始重构信号设置为分解系数。

2. 从最高层开始向下逐层重构，对每个系数进行重构。

3. 对于每个系数，根据Haar小波变换的公式计算其重构系数a和d。

4. 更新重构信号的对应系数为a和d。

5. 返回最终的重构信号。

最后，可以绘制原始信号和重构信号的波形图，并计算重构误差。

小波重构MATLAB代码示例

以下是一个简单的小波重构MATLAB代码示例，使用了haar小波作为示例。假设我们有一个长度为N的信号x，我们可以使用MATLAB的wavedec函数对其进行小波分解，然后使用waverec函数进行重构：

% 生成一个长度为N的信号
N = 256;
x = sin(2*pi*(1:N)/32) + sin(2*pi*(1:N)/64);

% 进行小波分解，使用haar小波
[c,l] = wavedec(x, 3, 'haar');

% 对小波系数进行阈值处理，去除噪声
thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL', c, 'sqtwolog');
s = wthresh(c, 's', thr);
[cxd,lxd] = wmeminv('sqtwolog',s,l);

% 进行小波重构
xrec = waverec(cxd,lxd,'haar');

% 绘制原始信号和重构信号的对比图
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(xrec);
title('Reconstructed Signal');

在上面的代码中，我们首先生成了一个长度为N的信号x，然后使用wavedec函数对其进行三层小波分解，并使用haar小波作为小波基。接着，我们使用wthrmngr函数来计算阈值thr，然后使用wthresh函数对小波系数进行阈值处理，去除噪声。最后，我们使用waverec函数对处理后的小波系数进行重构，得到重构后的信号xrec。最后，我们绘制了原始信号和重构信号的对比图。