㈠ 數據通過matlab導入小波工具箱有問題。
錯誤是什麼啊？小波工具箱又不一定支持讀取mat格式啊
㈡ MATLAB中的小波工具箱的程序代碼怎樣能顯示出來
t=0:0.0001:1.3;
figure
subplot(321)
f1=sin(1*pi*10*t);
plot(f1)
title('頻率為5hz的正自弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(322)
f2=sin(2*pi*10*t);
plot(f2)
title('頻率為10hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(323)
f3=sin(3*pi*10*t);
plot(f3)
title('頻率為15hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
f=f1+f2+f3;
subplot(324)
plot(f)
title('合成的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(325)
coefs=cwt(f,[1:1:10],'db3','plot');
title('對於不同尺度下的小波系數值');
Ylabel('尺度');
Xlabel('時間');
㈢ MATLAB里小波工具箱的功能怎樣用函數程序實現呢
a1.a2,d2,d1是ca1,ca2,cd1,cd2這些小波系數的重構。ca1,ca2,cd1,cd2是小波系數，它們的數據點數隨分解層次的增大而減少專，這就難以與原始信號對屬比分析，通常會經過重構變為與原始信號個數相同的a1.a2,d2,d1，從物理意義上講，只有a1.a2,d2,d1才是有實際量綱的信號，ca1,ca2,cd1,cd2是沒有量綱和物理意義的。
上面的語句是提取小波系數的，而工具箱的圖是用重構的數據的，你可以使用waverec函數實現工具箱的功能。
對於DWT，小波分解對被分解信號的點數是沒有要求的，因為在DWT之前對原始信號是要經過拓展的，也就是說，DWT時的信號數據已經不是原始信號的點數了。對於SWT，matlab在這方面所寫的函數沒下啥功夫，比較敷衍，這時小波分解被分解信號的點數必須是2的整數次冪。
㈣ matlab 小波工具箱的用法
先把數據導入EDITOR界面弄成函數的形式然後再把它保存為.mat格式。
比如：
save 0927dianji21.mat x
㈤ 我用matlab的GUI做小波變化，分解之後想把a1存下來，以數據的格式，有沒有人知道怎麼保存呀
File -Save-approximation..存成mat格式的，你試試吧
實在不行的話就用編程實現得出結果吧~也不是很難的
㈥ matlab中小波工具箱輸入小波數據格式
。。。。。自己的數據在command window里打開，就會上傳到workspace，少年這時你在wavemenu中打內開你要用的小波後在打容開file時你看看有個import from workspace。朋友你離發現真理就差一步
㈦ MATLAB中，wavemenu小波包處理後的圖像，如何導出，導出成數據，我需要繼續處理，求高人解答
數據處理好了之後，可以通過file--save菜單導出
圖形可以通過file--export導出，格式可以選擇
㈧ 關於matlab小波工具箱調用數據
太深奧了。。
㈨ mpc工具箱如何導出數據
嗯，那個一般看系統有沒批量導出操作的菜單，如沒有，就通過專門的腳本工具軟體即可。比如「無敵點擊狗」這種軟體就行。
無敵點擊狗能自動設置各種重復操作的自動化執行，自動導出數據，自動點擊按鍵操作，數據自動錄入，代替你手工完成各類復雜操作，一些重復性滑鼠點擊動作，或者大量數據的重復錄入輸入等。
使用無敵點擊狗能提高你的工作效率，自動幫你實現一些繁瑣的重復性的辦公操作！不用每次那麼勞累的手工操作，省下來的時間你可以做其他更有意義的工作。
㈩ matlab小波分析工具箱的使用方法 求詳細過程
將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦
打開matlab軟體，進入軟體主界面
在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet
進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入
5.將數據文件（.Mat格式）托到matlab軟體主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal
7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原
始信號
8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析
9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號
10.然後點擊denoise去噪
11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好
12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑
13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊
14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度
15.點擊denoise開始正式去噪
16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號
17.去噪結束
18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量
19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量
20.得出統計量和特徵量後結束