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1、一维小波matlab命令解读常用的小波基函数：参数表示小波基的名称morlMorlet小波mexh墨西哥草帽小波meyrMeyer小波haarHaar小波dbN紧支集正交小波symN近似对称的紧支集正交小波coifNCoiflet小波biorNr.Nd双正交样条小波怎样获取小波基的信息：在Matlab窗口键入“waveinfo(‘参数名’）?waveinfo('meyr')MEYRINFOInformationonMeyerwavelet.MeyerWaveletGeneralcharacteristics:Infinitelyregularortho
2、gonalwavelet.FamilyMeyerShortnamemeyr一维离散小波变换：单层分解[cA，cD]=dwt(X，’wname’)[cA，cD]=dwt(X，Lo_R，Hi_R)其中：cA：低频分量，cD：高频分量X：输入信号。wname：小波基名称Lo_R：低通滤波器Hi_R：高通滤波器一维离散小波变换：单层重构X=idwt(cA，cD，’wname’)用’wname’小波把近似系数cA和细节系数cD重建原始信号X=idwt(cA，cD，Lo_R，Hi_R)一维离散小波变换：单层重构X=idwt(cA，cD，’wname’，L)用’wn
3、ame’小波把近似系数cA和细节系数cD重建信号中间长度为L的部分X=idwt(cA，cD，Lo_R，Hi_R，L)FWT(快速小波变换)：多层次分解[C，L]=wavedec(X，N，’wname’)[C，L]=wavedec(X，N，Lo_R，Hi_R)其中：C：各层分量，L：各层分量长度N：分解层数X：输入信号。wname：小波基名称Lo_R：低通滤波器Hi_R：高通滤波器FWT(快速小波变换)：多层次分解D=detcoef(C，L，N)从分解系数[C，L]提取第N层细节系数D=detcoef(C，L)从分解系数[C，L]提取最后一层细节系数FW
4、T(快速小波变换)：多层次分解A=appcoef(C,L,’wname’,N)用’wname’小波从分解系数[C,L]提取第N层近似系数A=appcoef(C，L，Lo_R，Hi_R，N)FWT(快速小波变换)：多层次分解A=appcoef(C,L,’wname’)用’wname’小波从分解系数[C,L]提取最后一层近似系数A=appcoef(C，L，Lo_R，Hi_R)例子：Loadnoissin%读入白噪信号S=noissin(1:1000);%取信号的前1000个采样点[c,l]=wavedec(s,3,‘db4');%对信号做层数为3的多尺度分
5、解[cd1,cd2,cd3]=detcoef(c,l,[1,2,3]);%得到尺度3的近似系数ca3=appcoef(c,l,’db4’,3);例子subplot(511);plot(1:1000,s);title(‘s')Subplot(512);plot(1:l(1),ca3);title(‘ca3');Subplot(513);plot(1:l(2),cd3);title(‘cd3');%1(i)存放的是相应参数的长度Subplot(514);plot(1:l(3),cd2);title(‘cd2');Subplot(515);plot(1:l(
6、4),cd1);title(‘cd1');%将原始信号和分解后得到的一组近似信号和3组细节信号的波形显示出来。FWT(快速小波变换)：多层次重构X=waveerec(C，L，’wname’)用’wname’小波对分解系数[C,L]进行一维小波重构。X=waverec(C，L，Lo_R,Hi_R)例子：Loadnoissin%读入白噪信号S=noissin(1:1000);%取信号的前1000个采样点[c,l]=wavedec(s,3,‘db4’);%对信号做层数为3的多尺度分解rs=waverec(c,l,‘db4’);%对信号进行重构例子subplo
7、t(211);plot(s);title(‘原始讯号’)Subplot(212);plot(rs);title(‘重构信号’);%将原始信号和重构信号的波形显示出来。FWT(快速小波变换)：单尺度重构[NC,NK,cA]=upwlev(C,L,’wname’)用’wname’小波对分解系数[C,L]进行单尺度重构，返回上一尺度的分解结构[NC,NL]并提取最后一尺度的分解结构。[NC,NK,cA]=upwlev(C,L,Lo_R,Hi_R)例子：Loadsumsin%读入信号s=sumsin(1:1000);%取信号的前1000个采样点[c,l]=wa
8、vedec(s,3,‘db1’);%对信号做层数为3的多尺度分解[nc,nl]=upwlev(
