mallat算法MATLAB代码

以下是 Mallat 算法的 MATLAB 代码示例：

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

% 小波分解
w = 'db4'; % 选择小波基函数
level = 5; % 分解层数
[C, L] = wavedec(x, level, w); % 小波分解，C 为小波系数，L 为每层系数长度

% 小波重构
x_hat = waverec(C, L, w); % 小波重构

% 绘制原始信号和重构信号的波形图
t = 1:length(x);
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('Original Signal');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, x_hat);
title('Reconstructed Signal');

在上述代码中，我们使用 `wavedec` 函数进行小波分解，其中 `w` 参数指定小波基函数，`level` 参数指定分解层数，返回值 `C` 为小波系数，`L` 为每层系数长度。然后使用 `waverec` 函数进行小波重构，得到重构信号 `x_hat`。最后使用 `subplot` 和 `plot` 函数绘制原始信号和重构信号的波形图。

相关问题

mallat算法matlab

Mallat算法是一种图像处理算法，主要用于离散小波变换（DWT）。以下是使用Matlab实现Mallat算法的示例代码：

% 定义Mallat算法函数
function [C, L] = myMallat(X, J)
% X是输入信号，J是小波分解的级数
% C是小波系数，L是每一级的长度

% 初始化
N = length(X);
C = X;
L = zeros(J+1, 1);
L(1) = N;

% 进行小波分解
for j = 1:J
    % 计算低频分量
    Y = conv(C(1:L(j)), [1 1]/sqrt(2));
    C(1:L(j+1)) = Y(1:L(j+1));
    L(j+1) = L(j)/2;
    % 计算高频分量
    H = conv(C(1:L(j)), [-1 1]/sqrt(2));
    C(L(j)+1:L(j+1)) = H(1:L(j+1)-L(j));
end
end

% 示例代码
% 生成信号
N = 256;
X = sin(2*pi*(1:N)/32) + sin(2*pi*(1:N)/64);

% 调用Mallat算法函数
[C, L] = myMallat(X, 4);

% 显示小波系数
figure;
imagesc(abs(C));
xlabel('小波系数');
ylabel('级数');
colorbar;

mallat算法matlab案例

Mallat算法是一种基于小波变换的信号处理方法，常用于信号分析、图像处理等领域。以下是一个基于Matlab实现的Mallat算法实例，用于对一维信号进行小波变换：

% 生成测试信号
x = linspace(0,2*pi,1024);
y = sin(x);

% 对信号进行小波变换
wname = 'haar';
nlevels = 4;
[C,L] = wavedec(y,nlevels,wname);

% 将小波系数转换为矩阵形式
cfd = zeros(nlevels,length(y));
for i = 1:nlevels
    cfd(i,:) = wrcoef('d',C,L,wname,i);
end
cfd(nlevels+1,:) = wrcoef('a',C,L,wname,nlevels);

% 绘制小波系数矩阵
figure;
imagesc(cfd);
colormap(hot);

该代码首先生成一个长度为1024的正弦信号，然后使用Mallat算法对其进行小波变换，并将小波系数转换为矩阵形式。最后，使用Matlab的`imagesc`函数绘制小波系数矩阵，以便于观察信号的频域特征。