常用小波函数及Matlab常用指令

[c,l]=wavedec(s,N,'wname') 对信号s进行一维N尺度分解
x=waverec(c,l,'wname') 用指定的小波函数'wname'对小波分解结构(c,l)进行多尺度一维小波重构

A=appcoef(c,l,'wname',N) 计算尺度N时的低频系数。
D=detcoef(c,l,N) 提取N尺度的高频系数。

[nc,nl,ca]=upwlev(c,l,'wname')对小波分解结构[c,l]进行单尺度重构，返回上一尺度的分解结构并提 取最后一尺度的低频分量。
x=wrcoef('type',c,l,'wname',N)对一维信号的分解结构[c,l]用指定的小波函数进行重构，当'type=a' 时对信号的低频部分进行重构，此时N可以为0.当'type=d'时，对信号 的高频部分进行重构，此时N为正整数。
y=upcoef('O',x,'wname',N) 用于一维小波分析，计算向量x向上N步的重构小波系数，N为正整数。如 果O=a,对低频系数进行重构；如果O=d，对高频系数进行重构。

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x)产生信号全局默认阈值，然后利用wdencmp函数进行消除噪 声的处理,thr = sqrt(2*log(n)) * s
xd=wdencmp('gbl',x,'db3',2,thr,sorh,keepapp)

THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)使用penalization方法为降噪返回全局门槛THR.
STDC=wnoisest(C,L,S)返回[C,L]在尺度S上的细节系数的标准差估计
[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA,M)返回各尺度上的相应门槛，存放于THR向量中，降噪一般将ALPHA设为3
THR=thselect(X,TPTR)使用由TPTR指定的算法计算与X相适应的门槛