满意答案

allen6656

2013.09.06

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1.装载信号

在MATLAB命令行中输入

load noisbloc

s=noisbloc(1:1024);

ls=length(s);

plot(s);

2.完成信号的单尺度一维离散小波分解

采用db4基本小波分解信号

在命令窗口中输入

[cA1,cD1]=dwt(s,'db4');

这就产生了低频系数cA1和高频系数cD1。

可以通过whos命令查看cA1和cD1的长度:

whos

Name Size Bytes Class

cA1 1x515 4120 double array

cD1 1x515 4120 double array

ls 1x1 8 double array

noisbloc 1x1024 8192 double array

s 1x1024 8192 double array

Grand total is 3079 elements using 24632 bytes

3.从系数中重构低频部分和高频部分

从第二步产生的系数cA1和cD1构造第一层的低频和高频(A1和D1)系数;

A1=upcoef('a',cA1,'db4',1,ls);

D1=upcoef('a',cD1,'db4',1,ls);

或用下面两个函数:

A1=idwt(cA1,[],'db4',ls);

D1=idwt(cD1,[],'db4',ls);

4.显示高频和低频部分

为了显示第一层分解结果，输入

subplot(211); plot(A1); title('低频A1');

subplot(212); plot(D1); title('低频D1');

5.由小波逆变换恢复信号

使用idwt函数很容易实现，在命令窗口输入

subplot(211); plot(s); title('原始信号');

subplot(212); plot(A0); title('重构信号');

6.多层一维分解

为了完成一个5层的分解，输入:

[C,L]=wavedec(s,5,'db4');

7.提取系数的低频和高频部分

为了从上面的C中提取第3层的低频系数，输入:

cA3=appcoef(C,L,'db4',3);

8.重构第3层的低频系数

为了从上面的C中重构第3层的低频系数，输入:

A3=wrcoef('a',C,L,'db4',3);

9.重构第1、2、3、4、5层的高频信号

其方法是:

cA5=appcoef(C,L,'db4',5);

A5=wrcoef('a',C,L,'db4',5);

D1=wrcoef('d',C,L,'db4',1);

D2=wrcoef('d',C,L,'db4',2);

D3=wrcoef('d',C,L,'db4',3);

D4=wrcoef('d',C,L,'db4',4);

D5=wrcoef('d',C,L,'db4',5);

下面显示多尺度一维分解的结果:

subplot(322); plot(D1); title('低频D1');

subplot(323); plot(D2); title('低频D2');

subplot(323); plot(D3); title('低频D3');

subplot(325); plot(A5); title('低频D4');

subplot(326); plot(A5); title('低频D5');

10.重构原始信号并显示

A0=waverec(C,L,'db4');

subplot(311); plot(s); title('原始信号');

subplot(312); plot(A0); title('重构信号');

subplot(313); plot(s-A0); title('误差信号');

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