对信号y进行小波包分解，层数为5，得到的T为小波树，plot一下就可看到 a10=wprcoef(T,[1,0]);a10是对节点[1,0]进行重构后得到的信号。貌似没有对那一层重构这一说法吧，只能是对某层的某个节点进行重构。节点的编号你可以从小波树中看出来 这是我的做法，不过用的是小波包分解。不知对你有...
matlab中有关于小波分解和重构的函数，可以直接调用的，例如：wavedec2（）可实现图像多尺度小波分解，waverec2函数可实现重构功能。还有其他函数，可参考matlab帮助。
先对各节点的系数进行求平方和，一般来说，值比较大的即为在那节点对应频段能量较大的，即可作为所说的特征尺度，利用wprcoef即可对任一节点进行重构，即结果为只含有节点对应频段的信号，不知这样解释是否清楚
a2 = upcoef2('a',ca2,'db4',2,siz);%从第二级低频小波系数得到直接重构的图像 figure(1)subplot(1,3,1),imagesc (X); colormap(map);title('原始图像');subplot(1,3,2),imagesc (a1); colormap(map);title('一级低频系数重构图像');subplot(1,3,3),imagesc (a2); colormap(map...
ylabel('幅值A');%一维小波分解 [c,l]=wavedec(x,7,'db5');%重构第1-7层逼近系数 a7=wrcoef('a',c,l,'db5',7);a6=wrcoef('a',c,l,'db5',6);a5=wrcoef('a',c,l,'db5',5);a4=wrcoef('a',c,l,'db5',4);a3=wrcoef('a',c,l,'db5',3);a2=wrcoef('a',c,l,'...
给你一个Matlab调频信号的小波包分解程序吧，希望能有帮助 for i=1:512 x(i)=sin(500*pi*i/1000+20*sin(20*pi*i/1000));end figure(1)plot(1:length(x),x);xlabel('样本序号 n');ylabel('幅值A');3层Haar小波包 wpt=wpdec(x,3,'haar');最优基 T=besttree(wpt);小波包结构 pl...
类似地，对于9/7小波，我们用C++语言分别实现了二维的多层9/7小波提升方案的分解和重构函数如下：void WaveletForward2D(int *data, int height, int width, int level); void WaveletInvert2D(int *data, int height, int width, int level);值得注意的是，DSP平台上实现的5/3、9/7小波提升算法...
可以的。WP是以dwt正交函数计算为基础，所有第三层系数重构结果数据量相等直接相加即可得原始信号，第二层和第一层也是相同做法都可得原始信号。但可能它们与原始信号在精度上存在极小误差，随层数误差理应逐步加大，这是计算DWT时使用滤波器滴缘故，因为现实中没有绝对完善滴砖墙效应滴滤波器，会有混叠。...
这问题不是小波的问题，应该是matlab数组操作的问题。dwt是单层离散小波变换函数，例如一个2列的数据（），对其每列做DWT然后将小波系数的结果存为二维的数组，然后重构每一列。clear all x=[1,3;7,5;4,9;2,6;5,9;12,9;3,4;5,9;7,3];s=size(x);for i=1:s(2);[cA(:,i),cD(...