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MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).doc

上传人:精*** 文档编号:4140213 上传时间:2024-07-31 格式:DOC 页数:9 大小:54.01KB
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MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。 (2) idwt 函数 功能:一维离散小波反变换 格式:X=idwt(cA,cD,'wname') X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名 函数功能 --------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数 功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) Y=wcodemat(X,NB,OPT) Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X) 说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16; OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现一维、二维和 N 维 DFT OPT='row' ,按行编码 OPT='col' ,按列编码 OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即: ABSOL=0 时,返回编码矩阵 ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 (2) dwt2 函数 功能:二维离散小波变换 格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname') [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 (3) wavedec2 函数 功能:二维信号的多层小波分解1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 格式:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 说明:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解;[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT (4) idwt2 函数 功能:二维离散小波反变换函数 fft、fft2 和 fftn 分 格式:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 说明:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。 (5) waverec2 函数 说明:二维信号的多层小波重构 格式:X=waverec2(C,S,'wname') X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 说明:X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ,'wname' 为使用的小波基函数;X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。 Allnodes 计算树结点 函数 fft、fft2 和 fftn 分   appcoef 提取一维小波变换低频系数   appcoef2 提取二维小波分解低频系数   bestlevt 计算完整最佳小波包树 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   besttree 计算最佳(优)树 *  biorfilt 双正交样条小波滤波器组   biorwavf 双正交样条小波滤波器 *  centfrq 求小波中心频率   cgauwavf Complex Gaussian小波   cmorwavf coiflets小波滤波器   cwt 一维连续小波变换   dbaux Daubechies小波滤波器计算   dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W='dbN' N=1,2,3,...,50 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准   depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式   detcoef 提取一维小波变换高频系数 Matlab   detcoef2 提取二维小波分解高频系数   disp 显示文本或矩阵   drawtree 画小波包分解树(GUI) 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   dtree 构造DTREE类   dwt 单尺度一维离散小波变换   dwt2 单尺度二维离散小波变换 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   dwtmode 离散小波变换拓展模式 *  dyaddown 二元取样 *  dyadup 二元插值 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现   entrupd 更新小波包的熵值   fbspwavf B样条小波   gauswavf Gaussian小波 Matlab   get 获取对象属性值   idwt 单尺度一维离散小波逆变换   idwt2 单尺度二维离散小波逆变换   ind2depo 将索引结点形式转化成深度—位置结点形式 *  intwave 积分小波数   isnode 判断结点是否存在 Matlab   istnode 判断结点是否是终结点并返回排列值   iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换   iswt2 二维逆SWT变换 Matlab   leaves   Determine terminal nodes   mexihat 墨西哥帽小波   meyer Meyer小波 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   meyeraux Meyer小波辅助函数   morlet Morlet小波   nodease 计算上溯结点   nodedesc 计算下溯结点(子结点)   nodejoin 重组结点   nodepar 寻找父结点 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   nodesplt 分割(分解)结点   noleaves   Determine nonterminal nodes   ntnode   Number of terminal nodes函数 fft、fft2 和 fftn 分   ntree   Constructor for the class NTREE *  orthfilt 正交小波滤波器组   plot 绘制向量或矩阵的图形 *  qmf 镜像二次滤波器   rbiowavf Reverse biorthogonal spline wavelet filters   read 读取二进制数据 函数 fft、fft2 和 fftn 分   readtree 读取小波包分解树 *  scal2frq   Scale to frequency   set   Matlab   shanwavf   Shannon wavelets   swt 一维SWT(Stationary Wavelet Transform)变换   swt2 二维SWT变换   symaux   Symlet wavelet filter computation.   symwavf Symlets小波滤波器   thselect 信号消噪的阈值选择   thodes   References   treedpth 求树的深度   treeord 求树结构的叉数 函数 fft、fft2 和 fftn 分   upcoef 一维小波分解系数的直接重构   upcoef2 二维小波分解系数的直接重构   upwlev 单尺度一维小波分解的重构 函数 fft、fft2 和 fftn 分   upwlev2 单尺度二维小波分解的重构   wavedec 单尺度一维小波分解   wavedec2 多尺度二维小波分解 Matlab   wavedemo 小波工具箱函数demo *  wavefun 小波函数和尺度函数 *  wavefun2 二维小波函数和尺度函数 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   wavemenu 小波工具箱函数menu图形界面调用函数 *  wavemngr 小波管理函数   waverec 多尺度一维小波重构   waverec2 多尺度二维小波重构   wbmpen   Penalized threshold for wavelet 1-D or 2-D de-noising   wcodemat 对矩阵进行量化编码 wdcbm Thresholds for wavelet 1-D using Birge-Massart strategy wdcbm2 Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategy wden 用小波进行一维信号的消噪或压缩 wdencmp  De-noising or compression using wavelets wentropy 计算小波包的熵 wextend  Extend a vector or a matrix *  wfilters 小波滤波器   wkeep 提取向量或矩阵中的一部分 *  wmaxlev 计算小波分解的最大尺度   wnoise 产生含噪声的测试函数数据   wnoisest 估计一维小波的系数的标准偏差   wp2wtree 从小波包树中提取小波树   wpcoef 计算小波包系数   wpcutree 剪切小波包分解树   wpdec 一维小波包的分解 函数 fft、fft2 和 fftn 分   wpdec2 二维小波包的分解   wpdencmp 用小波包进行信号的消噪或压缩   wpfun 小波包函数 函数 fft、fft2 和 fftn 分 wpjoin  重组小波包   wprcoef 小波包分解系数的重构   wprec 一维小波包分解的重构   wprec2 二维小波包分解的重构   wpsplt 分割(分解)小波包   wpthcoef 进行小波包分解系数的阈值处理 函数 fft、fft2 和 fftn 分   wptree  显示小波包树结构   wpviewcf Plot the colored wavelet packet coefficients.   wrcoef 对一维小波系数进行单支重构 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT   wrcoef2 对二维小波系数进行单支重构   wrev 向量逆序   write 向缓冲区内存写进数据   wtbo   Constructor for the class WTBO   wthcoef 一维信号的小波系数阈值处理   wthcoef2 二维信号的小波系数阈值处理   wthresh 进行软阈值或硬阈值处理   wthrmngr 阈值设置管理   wtreemgr 管理树结构 Matlab
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