实验3 一维离散小波变换

实验六一维离散小波变换

一．函数介绍

1.单尺度

[cA,cD]=dwt(X,’wname’),单尺度一维小波变换，返回低频和高频系数，其中X――信号名字，wname――小波名字选择

X=idwt(cA,cD,’wname’)，单尺度一维小波逆变换。其中cA,cD为小波变换所返回的系数。

2.多尺度

[C,L]=wavedec(X,N,’wname’)，多尺度一维小波分解，返回各层低频高频系数，其中X――信号名字，N――分解层数，wname――小波名字选择。

X=wavrec(C,L,’wname’), 一维多尺度小波重构，其中C,L为小波分解所返回的系数

X=Wrcoef(‘type’,C,L,’wname’,N),由一维小波系数进行单支重构。其中C,L为小波分解所返回的系数，重构第N层，’type’=’a’,重构低频，’type’=’d’，重构高频。

Y=Upcoef(O,X,’wname’,N),一维小波系数直接重构。O=’a’,重构低频，O=’d’，重构高频，X――分解时返回系数，N――向上重构层数

A=Appcoef(C,L,’wname’,N),提取一维近似系数。其中C,L为小波分解所返回的系数，N 提取层数。

二．举例

％单尺度

>> load noisbloc;

>> s=noisbloc(1:1024);

>> [cA1,cD1]=dwt(s,'db4');

>> A1=upcoef('a',cA1,'db4',1);

>> D1=upcoef('d',cD1,'db4',1);

>> subplot(4,1,1);plot(s);title('原始信号')

>> subplot(4,1,2);plot(A1);title('低频')

>> subplot(4,1,3);plot(D1);title('高频')

>> s0=idwt(cA1,cD1,'db4');

>> subplot(4,1,4);plot(s0);title('重构信号')

％多尺度

>> s0=idwt(cA1,cD1,'db4');

>> [C,L]=wavedec(s,3,'db4');

>> cA5=appcoef(C,L,'db4',3);

>> A3=wrcoef('a',C,L,'db4',3);

>> D1=wrcoef('d',C,L,'db4',1);

>> D2=wrcoef('d',C,L,'db4',2);

>> D3=wrcoef('d',C,L,'db4',3);

>> figure(2);

>> subplot(4,1,1);plot(A3);title('第三层低频')

>> subplot(4,1,2);plot(D3);title('第三层高频')

>> subplot(4,1,3);plot(D2);title('第二层高频')

>> subplot(4,1,4);plot(D1);title('第一层高频')

>> figure(3);

>> s1=waverec(C,L,'db4');

>> subplot(3,1,1);plot(s);title('原始信号')

>> subplot(3,1,2);plot(s1);title('重构信号')

>> subplot(3,1,3);plot(s-s1);title('误差信号')

三．实验内容

1． 对信号noissin 分别采用图形接口和命令行两种方式进行单尺度小波分解重构和多

尺度小波分解重构层数为4，并显示各层低频高频图形，加以比较。具体格式如上例

2． 定义信号)58sin()12sin()8sin()(t t t t f πππ++=，并用命令行方式对该信号进行

单尺度小波分解重构和多尺度小波分解重构层数为3，