[thr,sorh,deepapp,crit]=ddencmp('den','wp',Y); [y,wpt,perf0,perf1]=wpdencmp(Y,Daubechies,7,'sym6',crit,thr,deepapp);代码解释
时间: 2024-01-04 17:04:54 浏览: 29
这段代码是用于进行小波包分解与重构的过程。
首先,使用`ddencmp`函数来确定小波包阈值处理的参数。其中,第一个参数`'den'`表示使用小波包阈值处理来进行信号去噪,第二个参数`'wp'`表示使用小波包分解进行信号处理,最后一个参数`Y`是待处理的信号。
然后,使用`wpdencmp`函数进行小波包分解与重构。其中,第一个参数`Y`是待处理的信号,第二个参数`Daubechies`表示使用Daubechies小波作为基函数,第三个参数`7`表示小波包分解的层数,第四个参数`'sym6'`表示使用`sym6`小波包进行分解,第五个参数`crit`表示小波包阈值选取的准则,第六个参数`thr`表示小波包阈值,最后一个参数`deepapp`表示是否恢复近似系数。
函数返回值中,`y`是重构后的信号,`wpt`是小波包分解的树形结构,`perf0`是未经过小波包分解的信号的性能指标,`perf1`是经过小波包分解和重构后的信号的性能指标。
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sorh = 's'; [thr,sorh,deepapp,crit]=ddencmp('den','wp',Y); [y,~,~,~]=wpdencmp(Y,sorh,5,'haar',crit,thr,1);代码解释
这段代码主要是对信号进行小波分解和小波重构的操作,具体解释如下:
1. `sorh = 's'`: 指定小波阈值处理方法为软阈值处理。
2. `[thr,sorh,deepapp,crit]=ddencmp('den','wp',Y)`: 使用 `ddencmp` 函数计算小波阈值和压缩参数。其中,`Y` 是输入的信号,`den` 表示使用小波阈值处理进行信号压缩,`wp` 表示使用小波分组处理,`thr` 是计算得到的小波阈值,`sorh` 是最终的小波阈值处理方法,`deepapp` 表示近似系数的深度,`crit` 表示压缩因子。
3. `[y,~,~,~]=wpdencmp(Y,sorh,5,'haar',crit,thr,1)`: 使用 `wpdencmp` 函数进行小波重构。其中,`Y` 是输入的信号,`sorh` 是指定的小波阈值处理方法,`5` 表示小波分组的层数,`'haar'` 表示小波基函数为 Haar小波,`crit` 和 `thr` 分别是压缩因子和小波阈值,最后一个参数 `1` 表示进行近似系数的重构。重构后的信号保存在变量 `y` 中,其他变量用波浪线表示,表示不需要使用。
[c,l]=wavedec(x1,3,'sym8');%sym8 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x1); x2=wdencmp('gbl',c,l,'sym4',3,thr,sorh,keepapp);
这段代码是使用MATLAB中的Wavelet函数对信号进行小波分解和重构。具体来说,函数"wavedec(x1,3,'sym8')"将信号"x1"进行三层小波分解,使用"sym8"小波基进行分解。分解后得到系数向量"c"和长度向量"l"。接下来,使用"ddencmp"函数确定阈值"thr"和阈值类型"sorh",以及是否保留近似系数"keepapp"。最后,使用"wdencmp"函数对分解后的系数向量"c"和长度向量"l"进行三层小波重构,使用"sym4"小波基进行重构,并使用前面确定的阈值和阈值类型进行去噪处理。重构后的信号保存在"x2"中。