《小波分析工具箱》ppt課件-全文預(yù)覽
【正文】 波包樹上某個(gè)節(jié)點(diǎn)的系數(shù)；采用函數(shù) wpsplt( )進(jìn)行二維小波包樹的進(jìn)一步分解；利用函數(shù) wpjoin( )進(jìn)行二維小波包樹上節(jié)點(diǎn)的合并；利用函數(shù) besttree( )獲取最優(yōu)的二維小波包樹。在 MATLAB中，采用函數(shù) wpjoin( )進(jìn)行小波包樹上的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并 。, E, P)： 該函數(shù)采用參數(shù) E設(shè)置采用的熵 ， 默認(rèn)為 39。wname39。)，利用小波wname進(jìn)行二維小波的多層重構(gòu)。)。 二維小波的單層分解和重構(gòu)在 MATLAB中，采用函數(shù) dwt2( )進(jìn)行二維小波的單層分解，該函數(shù)的調(diào)用格式為： [cA, cH, cV, cD]=dwt2(X, ‘wname’)，該函數(shù)采用小波 wname，對(duì)信號(hào) X進(jìn)行單層分解。利用函數(shù)waverec( )進(jìn)行多層小波的重構(gòu) 。)：該函數(shù)采用小波 wname進(jìn)行單層分解， cA為近似系數(shù)， cD為細(xì)節(jié)系數(shù)。plot39。)：該函數(shù)對(duì)信號(hào) s進(jìn)行尺度為 scales的連續(xù)小波分解，小波為 wname，返回值coefs為系數(shù)。 通過(guò)函數(shù)waveinfo( )可以獲取小波的信息 。 小波包分解小波包分解的快速算法為： 常用的小波在 MATLAB的命令行窗口輸入： help wavelet，可以查詢MATLAB的小波工具箱中的所有函數(shù)，以及小波工具箱的版本。 多分辨分析離散小波變換的一個(gè)突破性成果是 Mallat于 1989年在多分辨分析的基礎(chǔ)上提出的快速算法： Mallat算法。小波分析能夠通過(guò)變換充分突出問(wèn)題某些方面的特征，因此，小波變換在許多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用。 小波分析簡(jiǎn)介小波變換采用隨頻率改變的時(shí)間一頻率窗口，是進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。第 20章 小波分析工具箱本章將對(duì) MATLAB的小波分析工具箱進(jìn)行詳細(xì)的介紹，首先介紹了小波分析的基本理論，主要包括連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨分析和小波包變換等。下面對(duì)小波分析的基本理論進(jìn)行介紹，包括連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨分析和小波包分析，最后介紹在小波分析中常用的小波。小波變換速度快，適合信號(hào)的在線分析。離散小波變換的一個(gè)重要問(wèn)題是如何降低計(jì)算量和數(shù)據(jù)量
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