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频带宽

问题已经解决

❷ matlab小波变换工具箱分解得出的柱状图，横纵坐标分别什么意思求解答谢谢

这问题还满难的，在来帮助文源档wavele toolbox的Advanced concepts中有一些提及。横坐标很好理解，是leleccum信号（总点数4320）幅值，从121.8到547.4，然后按照通常定义的hist的定义，把这个范围化为30个等分，但有意思的是纵坐标并不是某个幅值的个数，可能是密度估计值，可以参考帮助文档（FunctionEstimation:DensityandRegression），怎么算matlab也讲得不太清楚，可能需要数理统计方面的知识。我只推出了左边的图是个数除总点数得到。

直接的hist图是

完全吻合。

右边图貌似做了归一化，但如何操作还没想通，好像是累计分布，可以参考ecdfhist 的帮助文档，这需要Statistics Toolbox中的某些知识。水平有限，仅供参考。

❸ 用matlab中工具箱进行小波去噪步骤

matlab读取excel文件比较方便，建议抄你把数据放到xls文件中保存，然后在matlab中用xlsread这个函数读取出来。

读取出的数据应该是一个一维数组了，用plot画出图的话，就是常见的曲线。

然后做小波分解：选用你觉得合适的小波基，例如haar，然后用这个小波基做小波分解，再把高频部分去掉，然后用低频部分还原，就得到了去噪后的信号。

其实你这个问题估计也可以用神经网络或者其它曲线拟合一类手段来解决。具体的情况要根据数据特征来判断。

以上。
专业路过的老狼

❹ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的区别

wavedec-----就是小波分解，将一个信号分解成指定层数n，并返回各层的小波系数。
waverec——它的作用与wavedec相反，即将给定的小波系数一次性完全重建出信号。
wrcoef——这个也是输入小波系数，重建信号，但是它与上面有些区别，区别在于它重建的是原信号在指定层次的，高频或者低频分量。
也就是说，这个信号不是原本的信号，而且某个层次上的逼近。

❺ matlab小波分析工具箱的使用方法 求详细过程

1. 将原始数据文件夹到装有matlab的电脑

2. 打开matlab软件，进入软件主界面

3. 在软件的左下方找到start按钮，点击选择toolbox，然后选择wavelet

4. 进入wavemenu界面，选择一维小波中的wavelet1-D并进入

5.将数据文件（.Mat格式）托到matlab软件主界面的workspace

6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal

7.选择要处理的信号，界面出现loaded信号，这就是没有去噪前的原

始信号

8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析

9.分析后在左边栏目中出现s，a*，d*，其中s为原信号，a*为近似信号，d*为细节信号

10.然后点击denoise去噪

11.阈值方法常用的有4种fixed（固定阈值），rigorsure，heusure，minmax根据需要选择，一般情况下rigorsure方式去噪效果较好

12.oft（软阈值），hard（硬阈值）一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑

13.在噪声结构中选择unscaled white noise，因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声

14.在噪声结构下面的数值不要随意改，这是系统默认的去噪幅度

15.点击denoise开始正式去噪

16.在此窗口下点击file-save denoised singal，保存输出去噪后的信号

17.去噪结束

18.去噪结束后，把去噪后信号（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，与原信号一起打包，以便以后计算统计量

19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量

20.得出统计量和特征量后结束

❻ matlab 小波工具箱的用法

首先看你的这句话就知道你已经打开了小波工具箱，所以就从打开小波工具箱后说起
选
wavelet1-d为例介绍，因为都一样，1-d代表一维信号2-d当然就代表二维信号。
点击左上角file——>load——>signal，弹出一个窗口，在这个窗口里找到你的数据，一般为.mat形式，然后打开即可，这样就装上了你要的信号

❼ matlab中的小波工具箱怎么用，希望能详细介绍

将原始数据文件夹到装有matlab的电脑
打开matlab软件，进入软件主界面
在软件的左下方找到start按钮，点击选择toolbox，然后选择wavelet
进入wavemenu界面，选择一维小波中的wavelet1-D并进入
5.将数据文件（.Mat格式）托到matlab软件主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal
7.选择要处理的信号，界面出现loaded信号，这就是没有去噪前的原
始信号
8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析
9.分析后在左边栏目中出现s，a*，d*，其中s为原信号，a*为近似信号，d*为细节信号
10.然后点击denoise去噪
11.阈值方法常用的有4种fixed（固定阈值），rigorsure，heusure，minmax根据需要选择，一般情况下rigorsure方式去噪效果较好
12.oft（软阈值），hard（硬阈值）一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑
13.在噪声结构中选择unscaled white noise，因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声
14.在噪声结构下面的数值不要随意改，这是系统默认的去噪幅度
15.点击denoise开始正式去噪
16.在此窗口下点击file-save denoised singal，保存输出去噪后的信号
17.去噪结束
18.去噪结束后，把去噪后信号（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，与原信号一起打包，以便以后计算统计量
19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量
20.得出统计量和特征量后结束

❽ MATLAB里小波工具箱的功能怎样用函数程序实现呢

a1.a2,d2,d1是ca1,ca2,cd1,cd2这些小波系数的重构。ca1,ca2,cd1,cd2是小波系数，它们的数据点数随分解层次的增大而减少专，这就难以与原始信号对属比分析，通常会经过重构变为与原始信号个数相同的a1.a2,d2,d1，从物理意义上讲，只有a1.a2,d2,d1才是有实际量纲的信号，ca1,ca2,cd1,cd2是没有量纲和物理意义的。
上面的语句是提取小波系数的，而工具箱的图是用重构的数据的，你可以使用waverec函数实现工具箱的功能。
对于DWT，小波分解对被分解信号的点数是没有要求的，因为在DWT之前对原始信号是要经过拓展的，也就是说，DWT时的信号数据已经不是原始信号的点数了。对于SWT，matlab在这方面所写的函数没下啥功夫，比较敷衍，这时小波分解被分解信号的点数必须是2的整数次幂。