Matlab中一维连续小波分析与db4小波实例

本资源提供了一个关于小波分析的Matlab实现示例，主要讲解了一维连续小波变换以及一维离散小波分解的过程。在Matlab中，小波分析是一种强大的信号处理工具，用于分析非平稳信号，它通过将信号分解成不同尺度和频率的信息来捕捉局部特征。 首先，介绍了一维连续小波变换的两种基本用法： 1. `coefs = cwt(s, scale, 'wname')`：这是一个基础的连续小波变换函数，输入信号`s`，尺度`scale`和小波基`wname`，返回变换后的系数。 2. `coefs = cwt(s, scale, 'wname', 'plot')`：除了计算系数，还提供了可视化功能，通过图形展示小波变换的结果。 接着，具体展示了两个实例： - 对于连续小波`c = cwt(noissin, 1:48, 'db4', 'plot')`，使用了`db4`小波和不同的尺度（1到48），并生成了绝对值系数的图形，显示了不同尺度下的时/空分辨率。 - 另一个实例`C = cwt(noissin, 2:2:128, 'db4', 'plot')`，同样使用了`db4`小波，但这次是选择了一个更大的尺度范围，目的是观察不同时间分辨率下的系数变化。 此外，资源还提到了图形用户界面（GUI）的调用方式（wavemenu）以及一维离散小波分解的Matlab命令`dwt`。离散小波变换适用于离散信号，例如`[cA1, cD1] = dwt(X, 'wname')`，或指定低通滤波器（Lo_D）和高通滤波器（Hi_D）进行分解。通过`dwt`函数，可以对信号`s`（如地震数据集leleccum的一部分）进行`db1`小波分解，并展示了结果。 该资源是Matlab小波分析入门级别的教程，涵盖了连续和离散小波变换的基本操作，以及如何通过代码实现和解读小波变换的结果，有助于理解信号的频率-尺度特性。