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多层小波分析,matlab小波分析工具箱

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A 小波 分析 map，如两级小波 transformation和第二层小波 transformation分别...小波转换 。小波 分析的二维分解只是平面分析的分解 ， 有很多区别，给你我做过的代码:那么下面这个Matlab程序就是小波熵的解:这是我大学毕业的时候写的小波 packet的一个例子，求小波包的信息熵，中南大学数学学院0302班，张洋写?G作为信号源， 。
1、请问一个声波信号经过4尺度 小波分解,需要求每个频段的主频的问题,谢谢...原则上应该是d2>d3>d4 。通常，d2、d3和d4的带通滤波器的频率范围可能部分重叠，因为考虑到小波的频率响应 ， 可实现的小波滤波器没有理想的“砖墙”频率响应 。也就是说 ， 当小波 transform子带被下采样2倍时，可能不满足奈奎斯特准则 。
【多层小波分析,matlab小波分析工具箱】然后是d4>d3或d3>d2的极端情况 ， 但这种情况极其罕见 ， 通常不会发生 。你的情况是d4>d2，不可能 。出现这个问题的原因可能是你做fft的时候频率的计算有问题 。你得在做了四阶DWT分解后再重构，重构后再对每一阶的细节做fft 。这样每个订单的明细数据数量是相等的 ， 不会出现统计频率的错误 。还有就是你的主频是否非常清晰明显，判断主频的方法是否准确 ， 可能存在假频误判 。
2、怎么把 小波变换分成低频和高频部分,单独进行处理,高人指教,在线等...我没详细做过，不过按照你的意图，应该是用mallat算法的离散小波 transform (DWT)，用matlab里现成的函数很容易实现 。如果非要用C，需要在C下解决以下几点:1 。信号处理中卷积的c程序实现:2.卷积计算的C代码实现时，需要得到某个小波函数对应的高频(带通)和低通分解重构滤波器组，可以在wfilters函数和matlab的帮助下得到详细的滤波器系数；3.以上两个问题都解决了 。然后直接用滤波器对信号进行卷积，去掉结果中一半以上的数据，得到DWT的高频细节和低频近似系数，用这些系数进行一次补零插值和卷积，得到高频细节和低频近似的重构信号(这就是你想要的高频和低频两个分开的部分，然后你就可以为所欲为了) 。
3、现有一组数据,如何在matlab上实现 小波分解appcoef提取一维小波分解低频系数detcoef提取一维小波分解高频系数dwt单层一维小波分解dwtmode离散小波变换扩展模式idwt单层一维逆离散/123 。直接重构upcoef一维小波分解upwiev一维小波单层重构分解波dec 多层一维小波分解wacerec 多层一维 。
4、一张 小波 分析图谱,有大神能给解释一下么?左边是5阶DWT的细节系数图 ， 右边是1-127尺度的CWT系数图 。五阶DWT对应的是32进制的CWT，只不过DWT用的是mallat算法 ， 分为细节和近似系数，数据量减半 。这两个图分别用各自的小波系数的绝对值进行着色，左边的DWT在着色前进行量化编码 。暗小波系数绝对值较大 ， 与等级无关 。关键是你好像不太熟悉小波的理论，所以解读这种图很困难 。你需要稍微熟悉一下小波的应用，就会知道这种图在实际应用中通常不会用到 。
5、不明白 小波变换的级数和层数 。如二级 小波变换和 小波变换的第二层分别...6、 小波变换二层分解与 小波 分析的二维分解的异同比较小波变换的二级分解是小波包分解；小波 分析的二维分解只是平面分析的分解，有很多区别 。给你我做过的代码:那么下面这个Matlab程序就是小波熵的解:这是我大学毕业的时候写的小波 packet的一个例子 。求小波包的信息熵 。中南大学数学学院0302班，张洋写?G作为信号源，n
db4 . functionywaveletentropy(ECG，wpname)wpt1wpdec(ECG，WP name)；%把数据分解成小波packet for i1:2 * n % WP coef(WP t1，这个分类真的很迷人，做吧，老实到没人玩为止！小波变换的概念是相对于FT的大浪变换而提出的 。起初专指CWT，脱胎于STFT，具有本地化能力分析，STFT在WT中完成了翻译概念，后来通过增加尺度扩展成为CWT 。实际中分析，CWT的功能不强，也不完全，于是很多数学研究者开发了mallat算法，可以将信号分为低频逼近和高频细节分析，其中高频细节的功能类似于CWT的 ， 增加了一个低频逼近信息，完善了他们的重构理论，也就是传说中的DWT 。

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