matlab小波分解工具箱

❶ matlab 小波工具箱 如何限制小波包分解的頻帶寬

問題已經解決

❷ matlab小波變換工具箱分解得出的柱狀圖，橫縱坐標分別什麼意思求解答謝謝

這問題還滿難的，在來幫助文源檔wavele toolbox的Advanced concepts中有一些提及。橫坐標很好理解，是leleccum信號（總點數4320）幅值，從121.8到547.4，然後按照通常定義的hist的定義，把這個范圍化為30個等分，但有意思的是縱坐標並不是某個幅值的個數，可能是密度估計值，可以參考幫助文檔（FunctionEstimation:DensityandRegression），怎麼算matlab也講得不太清楚，可能需要數理統計方面的知識。我只推出了左邊的圖是個數除總點數得到。

直接的hist圖是

完全吻合。

右邊圖貌似做了歸一化，但如何操作還沒想通，好像是累計分布，可以參考ecdfhist 的幫助文檔，這需要Statistics Toolbox中的某些知識。水平有限，僅供參考。

❸ 用matlab中工具箱進行小波去噪步驟

matlab讀取excel文件比較方便，建議抄你把數據放到xls文件中保存，然後在matlab中用xlsread這個函數讀取出來。

讀取出的數據應該是一個一維數組了，用plot畫出圖的話，就是常見的曲線。

然後做小波分解：選用你覺得合適的小波基，例如haar，然後用這個小波基做小波分解，再把高頻部分去掉，然後用低頻部分還原，就得到了去噪後的信號。

其實你這個問題估計也可以用神經網路或者其它曲線擬合一類手段來解決。具體的情況要根據數據特徵來判斷。

以上。
專業路過的老狼

❹ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的區別

wavedec-----就是小波分解，將一個信號分解成指定層數n，並返回各層的小波系數。
waverec——它的作用與wavedec相反，即將給定的小波系數一次性完全重建出信號。
wrcoef——這個也是輸入小波系數，重建信號，但是它與上面有些區別，區別在於它重建的是原信號在指定層次的，高頻或者低頻分量。
也就是說，這個信號不是原本的信號，而且某個層次上的逼近。

❺ matlab小波分析工具箱的使用方法 求詳細過程

1. 將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦

2. 打開matlab軟體，進入軟體主界面

3. 在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet

4. 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

❻ matlab 小波工具箱的用法

首先看你的這句話就知道你已經打開了小波工具箱，所以就從打開小波工具箱後說起
選
wavelet1-d為例介紹，因為都一樣，1-d代表一維信號2-d當然就代表二維信號。
點擊左上角file——>load——>signal，彈出一個窗口，在這個窗口裡找到你的數據，一般為.mat形式，然後打開即可，這樣就裝上了你要的信號

❼ matlab中的小波工具箱怎麼用，希望能詳細介紹

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

❽ 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。