matlab简单分析离散小波变换

华中科技大学《数字信号分析理论实践》学习总结记录

离散小波变换进行多尺度分解
离散二进小波变化进行小波分解

h1 = [-0.014434 0.050359 0.017710 -0.097013 -0.020592 0.315146 0.521421 0.315146 -0.020592 -0.097013 0.017710 0.050359 -0.014434];
g1 = [-0.014617 -0.050166 0.018325 0.096982 -0.020898 -0.315048 0.522109 -0.315048 -0.020898 0.096982 0.018325 -0.050166 -0.014617];
Fs = 5120;
N = 1024;
dt = 1/Fs;
for i = 1:342x(i) = sin(2*pi*50*i*dt);x(i+342) = sin(2*pi*800*i*dt);x(i+684) = sin(2*pi*2000*i*dt);
end
subplot(511)
plot(x)
x1 = filter(h1,1,x);
subplot(513)
plot(x1)
x2 = filter(g1,1,x);
subplot(512)
plot(x2)
%--------第二层分解-----%
for i = 1:13h2(2*i-1) = h1(i);h2(2*i) = 0;g2(2*i-1) = g1(i);g2(2*i) = 0;
end
x3 = filter(h2,1,x1);
subplot(514)
plot(x3)
x4 = filter(g2,1,x1);
subplot(515)
plot(x4)

正交小波变换

Fs = 5120;
N = 1024;
dt = 1/Fs;
for i = 1:1024x(i) = sin(2*pi*50*i*dt)+0.5*sin(2*pi*1500*i*dt);
end
plot(x)
[c,l] = wavedec(x,3,'db7');
subplot(211)
plot(c)
y = waverec(c,l,'db7');
subplot(212)
plot(y)

基于小波变换的信号滤波

Fs = 5120;
N = 1024;
dt = 1/Fs;
for i = 1:1024x(i) = sin(2*pi*50*i*dt)+0.5*sin(2*pi*1500*i*dt);
end
plot(x)
[c,l] = wavedec(x,3,'db7');
subplot(311)
plot(c)
%-------滤波---------%
for i = 139:1061c(i) = 0;
end
subplot(312)
plot(c)
y = waverec(c,l,'db7');
subplot(313)
plot(y)

小波包分解与重构 wpdec wprocef，点结点可以显示值

Fs = 5120;
N = 1024;
dt = 1/Fs;
for i = 1:1024x(i) = sin(2*pi*50*i*dt)+0.5*sin(2*pi*1500*i*dt);
end
y = wpdec(x,3,'db7');
plot(y)
z = wprcoef(y,[3 0]);
plot(z)

图像的小波包变换

[FileName,PathName] = uigetfile('*.jpg','Select Jpg File');
abc = fullfile(PathName,FileName);
I = imread(abc);
imshow(I);
Y = wpdec2(I,2,'db10');
plot(Y)

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