你受累查查吧），然后将这些转换好的行向量按照C = [ A(N) | H(N) | V(N) | D(N) | ... H(N-1) | V(N-1) | D(N-1) | ... | H(1) | V(1) | D(1) ]的顺序重新组成新的C，然后就可以用老的S和新的C用wrcoef2函数，随便想怎么玩就怎么玩了。
你是对信号的分解还是图像？？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...
appcoef 提取一维小波分解低频系数 detcoef 提取一维小波分解高频系数 dwt 单层一维小波分解 dwtmode 离散小波变换扩展模式 idwt 单层一维逆离散小波变换 upcoef 一维小波分解的直接重构 upwiev 一维小波分解的单层重构 ...
dwt函数应该是对信号的单层分解，[cA,cD]=dwt(X,’wname’)中返回的cA，cD分别存放是信号的近似和细节 [C,L]=wavedec(X,N,'wname') 利用小波'wname'对信号X进行多层分解 之后是依据你的需要将信号重构回去，idwt是单尺度一维小波逆变换，waverec是多尺度一维小波重构 简单的就是matlab里面有小波...
用wavedec得到的c和l，去噪的方法有很多，常用的是用阈值去噪。选定合适的阈值，进行处理。matlab中用现成的函数。
哈哈！不知你如何想到用复小波进行DWT滴，目的是啥？matlab没有用复小波进行DWT滴分解和重构滴方法。用复小波进行DWT分解与重构滴研究目的一般有两种：第一，复小波变换具有优于实小波滴平移不变性，对突变点的反应更加灵敏，可更加准确和清晰的表现信号的突变信息。在实际应用中也可用实小波滴SWT抑制消弱...
上面的语句是提取小波系数的，而工具箱的图是用重构的数据的，你可以使用waverec函数实现工具箱的功能。对于DWT，小波分解对被分解信号的点数是没有要求的，因为在DWT之前对原始信号是要经过拓展的，也就是说，DWT时的信号数据已经不是原始信号的点数了。对于SWT，matlab在这方面所写的函数没下啥功夫，...
f=im2double(f-h); %将矩阵的每个元素减128向直流靠近-- for i=2:2:(m_orgWidth-2) %偶数列提升（C++奇数角标列）f(:,i)=f(:,i)+A*[f(:,i-1)+f(:,i+1)];end f(:,m_orgWidth)=f(:,m_orgWidth)+2*A*f(:,m_orgWidth-1); %最后一列用前一列的2倍来预测 fo...
对图像用bior3.7小波进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2(X,2,'bior3.7');提取小波分解结构中第一层低频系数和高频系数 ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);ch1=detcoef2('h',c,s,1);cv1=detcoef2('v',c,s,1);cd1=detcoef2('d',c,s,1);分别对各频率成分进行重构 a1=wrcoef2('...
小波分解的精髓在于其系数向量，这些无量纲的数字，如同信号的指纹，存储着丰富的信息。它们不仅是去噪和信号筛选的有力工具，更是重构信号的关键元素。然而，与EMD方法相比，小波分解的结构更加层次分明，避免了模态混叠的问题，特别是对于自适应分解阶数的需求，小波提供了更为精确的解决方案。在MATLAB的世界...