㈠ 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
㈡ 小波分析在層序地層劃分中的應用
1.小波分析簡介
20世紀80年代後期至今，一種著名的、在各行各業有重要應用價值的數學理論和方法技術在科學技術界得到了廣泛的重視和採用，它就是被譽為「數學顯微鏡」的小波分析(李世雄，1994)。小波分析的主要功能和特點是，它具有多分辨分析或多尺度分析功能，可以把信號分解成各種不同的尺度成分;它具有很強的局部分析功能，同時具有時間(或空間)域和頻率域的局部分析性質，它可自動地通過伸縮、平移聚焦到信號的任一細節對其加以分析(侯遵澤，1998)
(1)小波分析基本原理。小波(wavelet)，即小區域的波，是一種特殊的長度有限、平均值為0的波形。它有兩個特點:一是「小」，即在時域都具有緊支集或近似緊支集;二是正負交替的波動性。如果用小波和構成傅里葉分析基礎的正弦波做比較的話，傅里葉分析所用的正弦波在時間上沒有限制，從負無窮到正無窮，但小波則傾向於不規則與不對稱。
傅里葉分析是把信號分解到一組相互正交的正弦波上的，也就是基函數，我們可以把基函數看成是度量信號某些特徵的一把「尺子」，傅里葉分析度量的就是信號的頻譜特徵，但是如果這把「尺子」過於規則，有時候就不能十分精確地表達信號蘊含的信息，而在小波分析中，「尺子」換成了規則程度更低的小波函數，從而可以更加有效地表達信號中信息的成分。
小波變換對不同頻率在時域上的取樣步長是調節性的，即在低頻時小波變換的時間解析度較差，而頻率解析度較高;在高頻時小波變換的時間解析度較高，而頻率解析度較低(圖2－13)，這正符合低頻信號變化緩慢而高頻信號變化迅速的特點(胡昌華，1999)。這就構成了利用小波變換進行信號分析的基礎。
圖2－13 數字信號的小波變換
(2)一維連續小波變換。小波變換實際上是求取信號在各小波函數上的投影值。每個小波函數均由一個母小波函數經過尺度伸縮與時間平移得來的。信號分析的一般思路就是分解與組合，尋找一組最能代表信號特徵的函數形式，將信號用這些量來逼近，或者寫成這些量的線性組合的形式。
小波分析的思想來源於伸縮和平移方法:對波形的尺度伸縮就是在時間軸上對信號進行壓縮與伸展，而時間平移就是指小波函數在時間軸上的波形平行移動。
(3)離散小波變換。由於連續小波變換的伸縮和平移系數是相互獨立的，所以通過伸縮和平移得到的各個小波函數之間有一定的相似性，但由於這兩個系數之間的獨立，就引入了信息的冗餘。在解析度一定的情況下，描述了多餘的信息，使得反映信號特徵的一些參數相互重疊，給我們的分析帶來不便，但這些特點可以用在本身就有自相似性的信號上，可以讓我們更清楚地看到信號自身的自相似性。
此外，由於冗餘信息的存在，也使得小波逆變換的重構過程不唯一，也就是說，由同一母小波生成的不同的小波變換函數可能重構成同一個信號。為了減少冗餘信息，就引入了離散小波變換的概念，其中的伸縮和平移系數是可數的，重構過程用求和的形式給出。如果伸縮和平移系數滿足一定的對應關系，則稱為二進小波變換(尺度以2的冪的形式給出)。離散小波變換主要是建立在二進制小波變換的基礎上的。
測井曲線數據也恰好是離散數據，符合離散變換的要求。在利用小波分析進行層序地層劃分時，主要是對測井曲線進行多尺度分解，得到不同尺度下的小波變換圖，利用其表現出來的特徵來劃分不同級次的層序。
2.利用小波分析進行層序地層劃分
利用小波分析方法是層序地層劃分方法上的一種新的嘗試，其目的是盡量減少層序劃分過程中的主觀因素，依靠地層自身表現出來的客觀特徵來識別層序、准層序組以及准層序。在我們研究的沉積岩地層中，沉積物的特徵可以反映沉積時水體的特徵。隨著沉積水深的變化，沉積物中多種特徵都會相應的發生變化，如放射性物質含量、有機質含量或其他微量元素的含量等，這種變化就會在相應的測井曲線上反映出來。而沉積水深變化受到了多種因素的影響，有長期和短期的旋迴，是多個不同周期旋迴的疊加，因此測井曲線應該是沉積地層中某種隨水深變化的特徵的多種頻率變化的響應的疊加。也就是說，測井曲線中包含著沉積水深不同周期變化的信息，是多個沉積水深變化周期相互疊加的響應。而小波分析能夠將信號分解為不同頻率不同周期的旋迴，因此，小波分析的特點恰好可以和測井曲線的特點相對應，利用小波分析的方法可以比較准確地將測井曲線中相互疊加的反映水深變化的不同周期的信息分別識別出來，識別出的這些信息就可以用來進行沉積旋迴的劃分。
同時，小波分析方法還可以幫助解決傳統研究方法所不能解決的一些難題，如大段單一岩性地層中的沉積旋迴識別。大段單一岩性尤其是大段泥岩、頁岩，並不是一個小的沉積旋迴里沉積的產物，相反，應是一個相當長時期沉積下來的，但是通過傳統的岩性劃分方法卻很難將其劃分開，這就給准層序甚至准層序組的劃分造成了困難。小波分析方法可以較好地解決這一問題，利用這種方法可以從測井曲線的細微變化中識別沉積間斷和沉積旋迴。
(1)測井曲線的選擇。不同的曲線具有不同的地質含義，進行相同的變換可能會得到不同的結果。但在研究中通過對GR、AC、COND、電阻率等多條曲線進行小波變換後對比發現，不同測井曲線所得出的變換結果盡管形態上不完全一樣，但在旋迴的劃分上卻比較一致(圖2－14)。圖中曲線a是COND測井曲線經過db5小波變換後的結果，曲線b是同一井段AC曲線變換後的結果。出現這個結果是由於雖然不同的曲線代表著不同的地層響應，會呈現出不同的特徵，但地層中各種參數的變化主要受沉積環境的影響，會隨著沉積環境的旋迴變化呈現出基本一致的旋迴特徵。這也從一個方面反映了小波變換在沉積旋迴劃分中的客觀性。因此，可以選擇目標井的測量精度較高、質量較好的曲線來進行小波變換，進而進行沉積旋迴的劃分。
圖2－14 對COND和AC曲線進行小波變換結果對比
(2)小波的選擇。同傅里葉分析不同，小波分析的基(小波函數)不是唯一存在的，所有滿足小波條件的函數都可以作為小波函數，那麼小波函數的選取就成了十分重要的問題，實際選取小波的標准主要有以下三種。
1)自相似性原則:對二進小波變換(因為在正交小波變換中，取樣的方式就是按照小波函數取樣的，所以不存在這個問題)，如果選擇的小波對信號有一定相似性，則變換後的能量就比較集中，可以有效減少計算量。
2)判別函數:針對某類問題，找出一些關鍵性的技術指標，得到一個判別函數，將各種小波函數代入其中，得到一個最優原則。
3)支集長度:大部分應用選支集長度在5～9之間的小波。因為支集太長會產生邊界問題，支集太短不利於信號能量的集中。
但在實際應用中，因為大部分信號的信息量太大，很難找到相應的模式，因此主要是依靠經驗來選取。根據前人研究經驗及作者對不同函數所做結果的對比，本書採用的是Daubechies小波，階數為5。
Daubechies小波是由著名小波學者Ingrid Daubechies所創造，她發明的緊支集正交小波是小波領域的里程碑，使得小波的研究由理論轉到可行。這一系列的小波簡寫成dbN，其中N表示階數。
(3)工作流程。測井曲線能比較准確地反映井旁地層的電性、物性等特徵，但往往會受到測井儀器、鑽井泥漿等其他非地層因素的干擾，且不同頻率的旋迴相互疊加，對正確識別和劃分沉積旋迴造成一定的影響。小波分析能真正消除干擾信號，放大真實信息，按不同頻率反映出測井曲線中包含的真正旋迴特徵，以此劃分不同級別層序單元，同時還可以在劃分高精度沉積旋迴的基礎上，與Fischer圖解相結合劃分出體系域。
MATLAB軟體的小波分析工具箱是一種比較常用的工具。MATLAB是Math works公司於1982年推出的一套高性能的數值計算和可視化軟體。MATLAB的推出得到了廣大專家學者的廣泛關注，其強大的擴展功能為各個領域的應用提供了基礎。各個領域的專家學者相繼推出了MATLAB工具箱，包括信號處理、神經網路、圖像處理、小波分析等。其中小波分析工具箱可以滿足對測井曲線進行小波變換的需要。
圖2－15 小波分析流程圖
在對測井曲線進行小波變換時，首先需要對所研究層段的頂底界面進行准確的標定，然後將需要變換的該深度段的測井曲線數值建立單獨的文本文件作為原始文件。將原始文件導入後保存成.m格式的信號文件。選擇MATLAB軟體的wavelet(小波分析)工具箱進行離散一維小波變換，小波類型選擇db，階數為5，最大級數定為12，將上述參數選好後進行分析，即可得到一組12條不同級次的db5小波變換曲線(圖2－15)。此外對其進行連續一維小波變換，可以得到小波的頻譜分析圖，選擇合適的最大顯示值，根據頻譜圖上圖形的閉合方向可以區分出層序的界面和層序單元(圖2－6，圖2－7)。
(4)單井分析實例。牛100井位於牛庄窪陷西部，地層以砂泥岩互層為主，岩性變化較快(圖2－16)。利用小波分析方法對AC、R25兩條測井曲線進行了一維連續小波變換，分別得到其小波變換譜系圖，對AC曲線進行了一維離散變換，得到不同階數的小波，根據與地震、測井及錄井岩性資料的對比，選用d11，d9，d7三個層的小波變換曲線分別進行層序、准層序組和准層序的劃分。
將傳統劃分方法所得的結果與小波分析方法所得結果進行對比可以比較明顯的看出，在層序和准層序組的劃分上兩種方法劃分的層序單元基本一致，可以相互驗證。在准層序級別上的劃分，小波分析方法的優勢就比較明顯地體現了出來，劃分的旋迴數較多，精度也有提高。這也正是小波分析作為「數學顯微鏡」的特點所決定的。
從圖2－16中小波分析得到的d11曲線可以看出，這一段地層可以劃分為兩個大的旋迴，對應兩個層序，譜系圖上的特徵也比較明顯。其中每個大的旋迴又可以分為三個次一級的旋迴，在d9及譜系圖上可以找到相關界面，相當於每個層序劃分出三個准層序組，每個准層序組在測井曲線及錄井資料上也有較明顯的反旋迴特徵。在進行准層組的劃分時，小波分析方法可以劃分出肉眼不易識別的旋迴，從而提高了劃分精度。整段地層一共可以劃分為21個准層序，代表不同的沉積旋迴。其旋迴特徵在d7曲線上有較好體現，從譜系圖上也可以找到各界面的標志。從測井曲線和岩性上看，基本上每一個准層序都是一個反旋迴，代表著一期的水體變換，這也完全符合層序地層學的基本原理。
圖2－16 牛100井小波分析資料的層序地層劃分
王62井位於牛庄窪陷東部，與牛100井相比，劃分出的各層序單元的厚度發生了明顯的變化，但數目基本一致，這也證明了小波分析劃分層序地層的結果是比較可靠的。通過對AC曲線的小波變換得到AC曲線的小波變換譜系圖和小波變換曲線，如圖2－17所示。從譜系圖和d11曲線上可以將整段地層劃分為兩個大的旋迴，分別對應層序Ⅲ和層序Ⅳ。其中每個層序又可以劃分為3個准層序組，在d9曲線上可以看到相應的旋迴出現，譜系圖上可以找到界面的標志(圖2－17)。王62井這一段地層一共可以劃分成20個准層序，缺失第一個准層序。各准層序在岩石類型、顏色和測井曲線上基本上可以看出反旋迴特徵，符合層序地層劃分方法。
通過牛100井、王62井的劃分可以看出，小波分析方法在砂泥岩互層的地層中有較好的應用效果，可以提高層序劃分的精度和准確性。在層序劃分中有比較好的可重復性，使得全區的劃分結果比較客觀和統一，減少了人為因素造成的干擾。
㈢ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的區別是什麼
這兩個函復數是與wavedec這個函數制緊密相連的。
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。
㈣ 一張小波分析圖譜，有大神能給解釋一下么
左邊的是5階的DWT的細節系數圖，右邊是尺度1－127的CWT系數圖。5階DWT對應於尺度32的CWT，只是DWT使用了mallat演算法，分為細節和逼近系數，數據量減半。這兩張圖都是用各自小波系數的絕對值著色的，左邊的DWT在著色前還進行了量化編碼。顏色深的小波系數絕對值大，跟階次（level ）沒啥關系，關鍵你好像不熟悉小波的理論，這種圖的解讀就很費勁，你要稍微熟悉一些小波的應用，就知道通常在實際應用中不會用這種圖來研究問題，這圖就是顯示著好玩的，做個PPT，糊弄一下外行。研究通常都是在剖面上進行的，你可以用小波的工具箱，那裡的圖除了你這種平面圖，主要都是剖面上的，兩個對照才容易解讀。
㈤ MATLAB小波變換提取低頻分量程序
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'wname')二維離散小波變換，X是原始信息，wname是選取的小波基，cA是低頻分量。
[A,H,V,D] = swt2(X,N,'wname')二維離散靜態小波變換。A是低頻信息。
可參考：董長虹.Matlab小波分析工具箱原理與應用
也可以在Matlab的help中查找，或直接輸入help dwt
㈥ 現在開始學習小波，需要什麼基礎，推薦下哪些書比較好吧
小波分析在現代信號分析中的應用越來越廣泛，國內所出書有限，推薦幾本如下
1 《信號處理的小波導引》 法 mallat著 機械工業出版社 中譯本 本書屬於小波應用之集大成者，經典之作。但是由於太深奧，不適合初學者閱讀。
2 《Ten lectures on wavelets Daubechies》 據說特別經典，沒有見到過
3《小波分析導論》 (美)崔錦泰著 西安交通大學出版社 中譯本市面上見到最多的小波理論書籍
4《小波變換及其應用》 李世雄編 高等教育出版社 應該說是對入門者最有用的一本書，特別薄，但對重要定理的推導很詳細，由老師重點推介。
5《小波變換及其MATLAB工具的應用》沒有理論推導，只是列出公式對MATLAB工具箱的講解很好
6《MATLAB小波分析》張德豐著 機械工業出版社 推薦
7《MATLAB小波分析高級技術》周偉主編 西安電子科技大學出版社
8《基於MATLAB6.X的系統分析與設計—小波分析》胡昌華等著 西安電子科技大學出版社 推薦
9《Matlab小波分析工具箱原理與應用》董長虹主編 國防工業出版社 推薦
㈦ 利用小波分解後，頻率計算問題
小波變換並不是純頻域的變換，它無法完全脫離時空域，所以小波的應用的多數領域並不十分關注實際的頻率值，而且小波的有些概念並不適合以前純頻域的概念，它更多關注分析信號的特徵，說白了就是信號本身的樣子，也就是其幾何波形特徵。這也就是在matlab中使用小波工具箱分析信號時，你看到很少使用頻域的單位－HZ的主要原因，所有的常式都只標出采樣點的個數，因為它不知道信號所代表的時間長度，但這並不影響小波變換的計算。
如果你非要計算其重構信號的頻段，讓小波分析與純頻域掛鉤，那麼十分簡單，這一切的原理都來自於信號處理的終極基礎原理－采樣定理，然後讓我們來做除法游戲吧。要計算每一階重構信號的頻段，主要由信號的時空長度（整個信號經歷的時間和空間長度）和采樣的點數確定。
這里有兩點需注意1.DWT小波分解的各階細節和近似重構後的實際時空長度和原始信號是相同的，例如原始信號經歷的時間是1秒，那麼分解重構後的各階細節和近似它們代表的時間也是1秒。2.各階分解的不同就是分解的小波系數的個數不同，由於通常的DWT都使用二進小波變換，所以通常每一高階分解的小波系數個數都約是每一低階的一半，重構時都再插值到原始信號的采樣點數。所以由各階重構時空長度不變和小波系數的個數隨階次增大而以2的冪次減少可以分析得出，每一高階重構信號的最大頻率應是其相鄰低階重構信號最大頻率的一半。對於小波重構的細節，其分解有些是通過帶通濾波器實現的，其信號波長（頻率）將是是一個范圍，最大值是該階細節的最大頻率，其最小值由於使用二進小波變換的原理是其最大頻率的一半。對於小波重構的逼近，其頻率應是小於一個值，這個值是該階細節的最小頻率。
下面來舉一個例子。 一個原始信號，經歷的時間長度為2秒，采樣了2000個點，那麼做除法，可得出采樣頻率為1000hz，由采樣定理（做除法）得該信號的最大頻率為500hz，那麼對該信號做3階的DWT，一階細節的頻段為250－500hz，一階逼近的頻段為小於250hz，二階細節的頻段為125－250hz，逼近的頻段為小於125hz，三階細節的頻段約為62.5－125hz，逼近的頻段為小於62.5hz。對於更多階的分解也是以此類推的。
還有幾點補充，以上方法是由采樣定理和二進小波變換的原理得出的，都是用2做除法得出，這是許多文獻的通常做法，但實際matlab在DWT時並不能做到每一階都精確的減半，關於這個問題可以參看http://..com/question/744136556371648892.html?oldq=1 ，但影響並不大，盡可放心使用。另外要計算重構信號的頻率值，那與你所用的小波基的中心頻率有關，只有使用FFT了。還有信號最多能分解幾階要考慮wmaxlev函數的要求。
㈧ 哪位大蝦知道labview中，小波分析工具包的具體內容的講解
小波分析來是數學中很高深源的一門學問，數學理論部分了解下就好，不要深究，除非你學數學的。
如果你只是想要使用這個工具的話，建議到NI官方網站下載PDF幫助文件，或網路搜「advanced signal processing toolkit wavelet analysis tool user manual」，非常推薦看這本書。還可以打開find example找wavelet那一塊的例子，按例子學習。
http://wenku..com/view/78fb6eeeaeaad1f346933f2d.html
這個就是
㈨ 小波變換的疑惑
小波分析在現代信號分析中的應用越來越廣泛，國內所出書有限，推薦幾本如下
1 《信號處理的小波導引》 法 mallat著 機械工業出版社 中譯本 本書屬於小波應用之集大成者，經典之作。但是由於太深奧，不適合初學者閱讀。
2 《Ten lectures on wavelets Daubechies》 據說特別經典，沒有見到過
3《小波分析導論》 (美)崔錦泰著 西安交通大學出版社 中譯本市面上見到最多的小波理論書籍
4《小波變換及其應用》 李世雄編 高等教育出版社 應該說是對入門者最有用的一本書，特別薄，但對重要定理的推導很詳細，由老師重點推介。
5《小波變換及其MATLAB工具的應用》沒有理論推導，只是列出公式對MATLAB工具箱的講解很好
6《MATLAB小波分析》張德豐著 機械工業出版社 推薦
7《MATLAB小波分析高級技術》周偉主編 西安電子科技大學出版社
8《基於MATLAB6.X的系統分析與設計—小波分析》胡昌華等著 西安電子科技大學出版社 推薦
9《Matlab小波分析工具箱原理與應用》董長虹主編 國防工業出版社 推薦
建議小波初學者：先了解小波的基本概念，然後針對自己所用的領域看跟自己領域相關的書籍或者碩士、博士論文。沒有你想像的那麼困難。理論終歸是理論，你可以大概推導一下，知道其中的原理就行。記住小波分解就是向下采樣，小波重構就是向上插零。你所學的這些基礎知識已經夠用了。看到不懂的地方再深入研究學習吧。祝你好運。不知回答滿意否？
㈩ 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