matlab中怎样实现多层小波重构?

你的信号序列长度，对应高斯白噪声序列取相同的长度，就可以直接相加的。在实际对信号采集的时候可能都会引入高频噪声，而高斯白噪声比较典型，原信号加上噪声信号，然后使用小波分解，去噪，然后对信号重构就可以去除噪声。对信号进行特征提取一般是频率特征，对去噪的信号进行谱估计就可以，我只接触过这样的...

可能是你两幅图片的大小不一样，所以两幅图片的灰度矩阵大小不一样，因此matlab提示c1和c2这两个矩阵大小不匹配。

如何用MATLAB实现二维物理小波标架算法？求程序 。

好奇怪的问题，关键是您是否了解matlab如何做DWT的？从没有听说尺度函数为1的DWT这种说法，如果你指的是尺度为1，倒还可以理解，不过这种说法也是错误的，DWT与CWT不同，它不说“尺度”而讲阶次，级次或层次，它们与CWT的尺度是2的指数关系，例如1～5阶DWT对应尺度2、4、8、16和32的CWT。db小波系...

小波对图像滤波后，每一级总是分为4块，HH,LH,HL,LL。其中HH就是这一层小波分解后的高频分量

举个例子，希望有所帮助。clc;clearall;closeall;X=rgb2gray(imread('lena.jpg'));x=X;x=double(x);line=250;column=250;J=6;Tu=7;smooth_area_num=20;edge_area_num=40;fori=1:linecoef1(i,:)=cwt(x(i,:),1,'bior4.4');coef2(i,:)=cwt(x(i,:),2,'bior4.4');coef3(...

这样通过二尺度方程和该小波基滴滤波器就能计算其它低层逼近系数了。对于这些系数，各层系数之间个数都不等，大约相差一半，所以通常用系数单支重构（wrcoef ）后的细节和逼近来进行处理分析，所以不知你那白痴作者是如何计算方差滴，貌似不知小波系数和小波系数重构结果是两回事。

dwt2函数 二维单尺度小波变换 ①　[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')②　[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) Lo_D和Hi_D的长度必须相同。cA——低频系数矩阵；cH——水平方向；cV——垂直方向；cD——对角方向

CWT重构个啥？可以计算得到该尺度CWT变换结果对应的频率，但不能得到该尺度对应频率段的信号，要得到信号只能用DWT，重构DWT的结果系数可以得到信号。

clear;clc;测试图像只能是方形图像，长宽像素一样。f=imread('Lena.bmp');%%读取图像数据，图像只能保存在m文件所在的路径下 d=size(f);if length(d)>2 f=rgb2gray((f));%%%%%%%%如果是彩色图像则转化为灰度图 end T=d(1);SUB_T=T/2;2.进行二维小波分解 l=wfilters('db10','l');...