信号处理——MATLAB小波工具箱使用简介

Posted 2020-08-31 桂。

作者：桂。

时间：2017-02-19  21:47:27

链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6417638.html 

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前言

 本文主要介绍MATLAB小波工具箱的使用。并以一维离散信号为例，简要分析。

 

一、小波分解

不同于傅里叶变换，小波分解采用小波基的方式对信号进行分解，即通过基信号的平移、伸缩等变换，将信号进行分解。下图给出小波分解的一般特性：

图中可以观察到，a8对应的小波基较大，d8~d1对应的小波基依次减小，分解层数越多，对应频率分量划分越详细。

对应的小波分解逻辑关系为：

二、小波工具箱使用简介

　　A-启动小波工具箱

打开MATLAB，在Command Window输入：wavemenu，回车，即可看到如下页面：

　　B-加载、分析数据

以Wavelet 1-D为例，加载数据如图所示：

即可看到对应的原始数据：

在左上角根据自己的设定，可以选择不同的小波基、以及对应分解的层数：

对应的分解结果：

在Display mode中选择不同的模式，可以观察不同特性：

• 模式1：Show and scroll(观察重构特性，残差特性)

• 模式2：Full Decomposition(观察分解特性)
• 模式3：Separate Mode（观察分解特性，对应的重构特性）

• 模式4：Show and scroll（stem cfs）（观察小波系数，此点存疑，似乎对应不上）

• 模式5：Tree mode (观察分解树)

　　C-导出数据

所有的分解数据，可按如下操作导出：

其中：a1;a2;...;an对应路径1的数据，d1;d2;...;dn对应路径2的数据.

参考：

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html