MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)

1、MATLAB小波变换指令及其功能介绍1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt函数功能：一维离散小波变换格式：cA,cD=dwt(X,'wname') cA,cD=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT说明：cA,cD=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量；cA,cD=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。(2) idwt 函数功能：一维离散小波反变换 格式：X=id

2、wt(cA,cD,'wname') X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'

3、;wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名 函数功能- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwl

4、ev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换- (1) wcodemat 函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) Y=wcodemat(X,NB,OPT) Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X)说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0NB，缺省值 NB16； OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：别

5、可以实现一维、二维和 N 维 DFT OPT'row' ，按行编码 OPT'col' ，按列编码 OPT'mat' ，按整个矩阵编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 ABSOL 是函数的控制参数（缺省值为 '1'），即： ABSOL0 时，返回编码矩阵 ABSOL1 时，返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2) dwt2 函数功能：二维离散小波变换 格式：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,'wname') cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)

6、说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(3) wavedec2 函数功能：二维信号的多层小波分解1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现格式：C,S=wavedec2(X,N,'wname') C,S

7、=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)说明：C,S=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解；C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT(4) idwt2 函数功能：二维离散小波反变换函数 fft、fft2 和 fftn 分格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)

8、X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和 X=idwt2(cA,c

9、H,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。(5) waverec2 函数说明：二维信号的多层小波重构格式：X=waverec2(C,S,'wname') X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)说明：X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，'wname' 为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。Allnodes 计算树结点 函数 fft、fft2 和 f

10、ftn 分 appcoef 提取一维小波变换低频系数 appcoef2 提取二维小波分解低频系数 bestlevt 计算完整最佳小波包树 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT besttree 计算最佳(优)树 * biorfilt 双正交样条小波滤波器组 biorwavf 双正交样条小波滤波器 * centfrq 求小波中心频率 cgauwavf Complex Gaussian小波 cmorwavf coiflets小波滤波器 cwt 一维连续小波变换 dbaux Daubechies小波滤波器计算 dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W='dbN&

11、#39; N=1,2,3,.,50 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准 depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式 detcoef 提取一维小波变换高频系数 Matlab detcoef2 提取二维小波分解高频系数 disp 显示文本或矩阵 drawtree 画小波包分解树(GUI) 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT dtree 构造DTREE类 dwt 单尺度一维离散小波变换 dwt2 单尺度二维离散小波变换 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT dwtmode 离散小波变换拓展模式 * dyaddown 二元取样 *

12、 dyadup 二元插值 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 entrupd 更新小波包的熵值 fbspwavf B样条小波 gauswavf Gaussian小波 Matlab get 获取对象属性值 idwt 单尺度一维离散小波逆变换 idwt2 单尺度二维离散小波逆变换 ind2depo 将索引结点形式转化成深度位置结点形式 * intwave 积分小波数 isnode 判断结点是否存在 Matlab istnode 判断结点是否是终结点并返回排列值 iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换 iswt2 二维逆SWT变换 Matlab

13、leaves Determine terminal nodes mexihat 墨西哥帽小波 meyer Meyer小波 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT meyeraux Meyer小波辅助函数 morlet Morlet小波 nodease 计算上溯结点 nodedesc 计算下溯结点(子结点) nodejoin 重组结点 nodepar 寻找父结点 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT nodesplt 分割(分解)结点 noleaves Determine nonterminal nodes ntnode Number of terminal nodes函数 fft、fft2

14、和 fftn 分 ntree Constructor for the class NTREE* orthfilt 正交小波滤波器组 plot 绘制向量或矩阵的图形 * qmf 镜像二次滤波器 rbiowavf Reverse biorthogonal spline wavelet filters read 读取二进制数据 函数 fft、fft2 和 fftn 分 readtree 读取小波包分解树 * scal2frq Scale to frequency set Matlab shanwavf Shannon wavelets swt 一维SWT(Stationary Wavelet Tra

15、nsform)变换 swt2 二维SWT变换(不是”分解”) ，SWT2小波变化后，得到的各种系数矩阵的大小和原输入图像大小相同 symaux Symlet wavelet filter computation. symwavf Symlets小波滤波器 thselect 信号消噪的阈值选择 thodes References treedpth 求树的深度 treeord 求树结构的叉数 函数 fft、fft2 和 fftn 分 upcoef 一维小波分解系数的直接重构 upcoef2 二维小波分解系数的直接重构 upwlev 单尺度一维小波分解的重构 函数 fft、fft2 和 fftn 分

16、 upwlev2 单尺度二维小波分解的重构 wavedec 单尺度一维小波分解 wavedec2 多尺度二维小波分解 Matlab wavedemo 小波工具箱函数demo * wavefun 小波函数和尺度函数 * wavefun2 二维小波函数和尺度函数 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT wavemenu 小波工具箱函数menu图形界面调用函数 * wavemngr 小波管理函数 waverec 多尺度一维小波重构 waverec2 多尺度二维小波重构 wbmpen Penalized threshold for wavelet 1-D or 2-D de-noising wcode

17、mat 对矩阵进行量化编码 wdcbm Thresholds for wavelet 1-D using Birge-Massart strategywdcbm2 Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategywdcbm2: Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategy. THR, NKEEP = wdcbm2(C, S, ALPHA, M) returns level-dependent thresholds THR and numbers of coeffici

18、ents to be kept NKEEP, for de-noising or compression. THR is obtained using a wavelet coefficients selection rule based on Birge-Massart strategy. C,S is the wavelet decomposition(分解) structure of the image to be denoised or compressed, at level j = size(S,1)-2. js是小波分解的层数。 ALPHA and M must be real

19、numbers greater than 1. THR is a matrix 3 by j, THR(:,i) contains the level dependent thresholds in the three orientations horizontal, diagonal and vertical for level i (THR（:,i),即取矩阵THR的第i列数据，它是第i层的阈值,包括了每一层的水平、垂直、对角三个方向). NKEEP is a vector of length j, NKEEP(i) contains the number of coefficients

20、to be kept at level i( NKEEP(i)是第i层小波分解的系数个数 ). 一般压缩时ALPHA取1.5，去噪时ALPHA取3. j, M and ALPHA define the strategy: - at level j+1 (and coarser levels), everything is kept. - for level i from 1 to j, the n_i largest coefficients are kept with n_i = M/(j+2-i)ALPHA. Typically ALPHA = 1.5 for compression an

21、d ALPHA = 3 for de-noising. A default value for M is M = prod(S(1,:) the number of the coarsest approximation coefficients, since the previous formula leads for i = j+1, to n_(j+1) = M = prod(S(1,:). Recommended values for M are from prod(S(1,:) to 6*prod(S(1,:). wdcbm2(C,S,ALPHA) is equivalent to WDCBM2(C,S,ALPHA,PROD(S(1,:). wden 用小波进行一维信号的消噪或压缩 wdencmp De-noising or compression using waveletswentropy 计算小波包的熵 wextend Extend