小波矩c代码（小波包函数）

今天给各位分享小波矩c代码的知识，其中也会对小波包函数进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、急！！！在线等，求解答：一个小波去噪的matlab程序，高手进
• 2、二维小波变换怎样用矩阵来实现
• 3、一维连续小波变换cwt调用方式

急！！！在线等，求解答：一个小波去噪的matlab程序，高手进

%%%%%%%%%%%%%%%%%%心电信号降噪

%%%%%%%%%%%%%%%Birge-Massart策略阈值降噪

%基于小波变换的心电信号的降噪

ecg=fopen('100.dat','r');% 调用心电数据库 r为只读，ecg是打开文件的识别符

N=1201;%常数赋值，要读数据个数

data=fread(ecg,N,'int16'); %从一个流中读N个数据，数据格式是int16,16进制整数

data=data/10000;%数据缩小10000倍

fclose(ecg);%关闭打开的文件

x=data;%把数据转赋给x变量

wavename='db5'; %db5是小波名

level=4;%4级分解

[c,l]=wavedec(x,level,wavename); %4级小波分解，c保存各级分解系数，l是薄记矩阵，保存各级的系数的个数

alpha=1.5; %1.5用于信号压缩，3用于降噪

sorh='h'; %为硬阈值

[thr,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha);%使用Birgé-Massart策略计算一维小波分解或压缩的阈值thr和各级的系数个数nkeep

[xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wavename,level,thr,sorh); %小波压缩重构后的图像

t1=0:0.004:(length(x)-1)*0.004;%一行数据

figure(4);%打开一个图形窗口

subplot(211); %子图1

plot(t1,x);%画图形

title('从人体采集的原始的ECG信号');%加上子图名称

subplot(212);%子图2

plot(t1,xc);%画图形

title('Birge-Massart策略阈值降噪后的ECG信号（wname=db5 level=4）');%加上子图名称

二维小波变换怎样用矩阵来实现

二维小波变换矩阵方法

YC,YS]=wavedec2(Y,2,'db1');

Y为要分解的图像矩阵，2为分解的层数，‘db1'为采用的小波基。

回两个矩阵YC和YS。Yh2=detcoef2('h',YC,YS,2);这是提取出图像2层分解后的水平分量，h改v是垂直分量，h该d是对角分量。细节分量用另外一个方法提取。

一维连续小波变换cwt调用方式

（1）coefs=cwt（s，scales，‘wname’）

（2）coefs=cwt（s，scales，‘wname’，‘plot’）

说明：该函数为一维连续小波分析函数，其中coefs为连续小波变换后的返回系数Wf（a，b）矩阵，系数以行方向存储在矩阵中。

［例6-14］对MATLAB中所带有的noissin信号进行连续小波变换，尺度a分别为0.12，0.24，0.48，1.2，2，4，6，8，10，小波函数用db3，请求出连续小波变换后的系数。程序：

load noissin；%装载信号

s=noissin（1：100）

ls=length（s）；%计算信号点的个数ls

%对s进行一维连续小波变换，把返回系数存到矩阵w中

w=cwt（s，［12.12，10.24，15.48，1.2，2：2：10］，‘db3’，‘plot’）

Xlabel（‘时间’）；

Ylabel（‘变换尺度’）；

Title（‘对应于尺度a=0.12，0.24…小波变换系数的绝对值’）；

执行程序后，返回矩阵为一个9×1000矩阵。在此为节省篇幅，我们不将结果打印出来，读者可自己上机运行该程序观察结果。

图6-41 一维离散小波变换dwt

小波矩c代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于小波包函数、小波矩c代码的信息别忘了在本站进行查找喔。