进行DWT的函数为： [C,L]=wavedec(x,N,'wname')进行IDWT的函数为：x=waverec(C,L,'wname')其中 wname为小波名；x为时域序列信号；N为小波变换的级数。利用部分小波系数重建信号：x=wrcoef('type',C,L,'wname',N)其中 type='a'为 由第N级近似分量重建信号 &#...
在进行二维小波变换时，由于分别进行了行、列操作，可以得到四个频率成分部分，分别为低低，低高，高低和高高。这样，随着分解层数的进行，小波变换不停的对其中的“低低”部分进行分解。你如果要消除低频部分，只要在合适的层数对低频系数处理就行了。
ca2是y分解得到，ca是你自己修改原ca得到（是x得到的），既然修改了ca那么，重构后的x（即y）和原始x是不等的，那么两个不同信号他俩分解后为啥会相等？当x和y相等（或误差很小）时ca和ca2一样，即如果你不修改原ca或修改尽量比较小的时候x和y相差不大，则ca和ca2可能接近或近似相等。
nLevel:频率轴划分区间段（默认为1024）WT:返回的小波变换计算结果 FreqBins:返回频率轴划分结果（归一化频率，最高频率为0.5）Scales:返回与频率轴划分值相对应的尺度划分（频率0.5对应的尺度为1）if (nargin==0),error('At least 1 parameter required!');end;if (nargin<3),nLevel=1024;end...
disp('小波系数中设置0的系数个数百分比')PERFL2 disp('压缩后图像剩余百分比')PERF0 第二种 h.color=[1 1 1]load wmandril figure(h)subplot(1,2,1)nbc=size(map,1)colormap(gray(nbc))image(wcodemat(X,nbc))title('original image')axis square [C,S]=wavedec2(X,2,'db4')thr=...
4层小波分解程序。wfilter = 'db4';%Daubechies小波 [ca1,cd1] = dwt(z600028, wfilter);[ca2,cd2] = dwt(ca1, wfilter);[ca3,cd3] = dwt(ca2, wfilter);[ca4,cd4] = dwt(ca3, wfilter);
你可以用matlab自带的函数 dwt（） 你可以help一下
二进小波变换指的是离散小波变换，如果是一维波形信号就点“Wavelet 1—D”，matlab中没有现成的B样条函数可选，你必须自己设计滤波器或尺度函数，可以在网上查，但不敢保证能用。
利用matlab小波函数wavedec waverec重构出的低频序列是消噪后的序列，其低频逼近的结果相当于带通滤波得到的结果，分解阶次越多，得到的低频逼近的频率越低，不需要计算软阀值。
小波分析中只有分解系数，即小波系数，没有重构系数一词，因为重构后就是与原始信号同大小的信号了，已经是具有实际量纲意义的信号了，而不是没有量纲的系数。超越带宽是正常的事，因为DWT的计算都是用滤波器进行的，而实际应用中是没有有理想砖墙效应的滤波器的，即滤波后的结果是不会精准的去掉你要滤...