单尺度一维小波重构,小波怎么构造

单尺度一维小波重构,小波怎么构造

8 upwlex单尺度一维小波分解的重构9 wrcoef对一维小波系数进行单支重构10 upcoef一维系数的直接小波重构11 wenergy显示小波或小波包分解的能量2.5二维离散小波变换1 dwt2.离散小波变换：cA,cD]=dwt(noissin,'sym4'); cA:近似系数cD:细节系数绘制的系数图像与原图的横坐标范围不同3. 多尺度一维小波分解[C,L]=wavedec(x,3,'db4'); 原理：C为数组存

[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); s11.2.3单尺度一维离散小波分解与重构xsf11_5.m(信号singal1的单尺度离散小波分解与重构) 【clear; load singal1; %装载模拟信号ls=length(s); t=[0:ls-1]*

6、小波包分解，重构的波形与实际波形相差太大是什么问题。小波包分解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.完成信号的在本实验中使用小波函数db1来实现单尺度小波分解，即：[cA1,cD1]=dwt(s,’db1’其中s是原信号；(2)信号重构：用小波工具箱中旳upcoef来实现，upcoef是进行一维小波分解系数旳

%上图我们可以看到经过db4小波一层分解之后的高频信息和低频信息。2、单尺度一维小波的重构%用小波函数db4进行信号重构ss=idwt(cA1,cD1,'db4'); err=norm(s-ss); figure(单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB 实现小波学习之一(单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现) 来源：1 Mallat算法离散序

2、一维小波重构函数对常用的idwt、waverec、wrcoef函数进行举例说明。格式：X=idwt(ca,cd,’wmane’%单尺度一维小波逆变换X=waverec(C,L,’wname’%多(1)单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现，含源码，c++源码在Ubuntu上用g++编译ok (2)文档很详细，程序清晰，可直接运行(3)方便复用可实现多尺