matlab小波工具箱理解

A. MATLAB 小波分析

[c l]=wavedec(x,5,'db6'); %%%x是要分析的数据%%%
d1=wrcoef('d',c,l,'db6',1);
d2=wrcoef('d',c,l,'db6',2);
d3=wrcoef('d',c,l,'db6',3);
d4=wrcoef('d',c,l,'db6',4);
d5=wrcoef('d',c,l,'db6',5);
a5=wrcoef('a',c,l,'db6',5);
plot(d1); %%%输出d1的图像
合并的话，直接用x1=a5+d5+d4+d3就可以吧

B. 求助matlab中的小波工具包

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 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16.在此窗口下点击file-save denoised singal，保存输出去噪后的信号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不会用就查帮助文档啊！waverec函数是不需要你自己加零延拓的，上面的代码完全不知所谓，waverec函数的使用是要依赖wavedec函数得到的CL组构的，CL组构中存放小波系数的数组C本身就已经延拓了，而且你不知道它对数据延拓了多少，延拓的方式有多种根本不是你这样直接加零就行的。我发现你很有才，经常提问和编出一些匪夷所思的问题和代码，不耻下问的精神是好的，但我个人是很不提倡这种做法的，有时间在这打字提问，不如找几本基础参考书看看，不了解就查吗，不明白就往明白搞吗，但看你这些“新奇”的问题和代码真很抓狂，自己对于这些基本问题都懒得琢磨，打着勤奋好学，不耻下问的幌子，太没劲了！哦，看错了，waverec函数是可以用上面的代码的，我看成wrcoef函数了，wrcoef函数可以实现waverec、upwlev和upcoef三个函数的功能之和，所以比waverec函数应用简单，不需要你将其他分量置零，用它实现小波工具箱功能最方便。

C. matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的区别是什么

这两个函数是与wavedec这个函数紧密相连的。x0dx0awavedec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。x0dx0ax0dx0awaverec——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。x0dx0awrcoef——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。

D. matlab 中小波分析利用小波工具箱得到的图其频率怎么可以得到

下面的回答是DWT的，它也是个没有完全理解小波的二把刀。你要的那是CWT，只有CWT才会谈及“scale”一词，可以用scal2frq函数转换尺度和实际频率，在网上搜索“小波时频图”会有完整的代码。

E. 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。

F. 关于MATLAB小波工具箱

wfilter = 'haar';%选择小波基抄
[CA,CH,CV,CD] = dwt2(x,wfilter, 'per');%小波变换袭

CA = (CA>=T1) .* CA;%对4个自带分别阈值处理
CH = (CH>=T2) .* CH;
CV = (CV>=T3) .* CV;
CD = (CD>=T4) .* CD;

result = idwt2(CA, CH, CV, CD, wfilter, 'per');%反变换重构图像。

G. 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

H. 用matlab软件怎么进行小波分析

它自己有小波工具箱，wav开头的，里面有很多相关函数，一般直接用就是了。初学建议看帮助里面小波工具箱的demo，可能更好理解。

I. 如何使用matlab中的工具箱

首先，将下载的工具箱文件解压，将文件夹复制到MATLAB安装目录下toolbox文件夹下专。
其次，在MATLAB命令行中输属入如下命令：
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路径
>> savepath %永久保存路径
最后，检查是否成功：
>>which hog %随便输入所加入工具箱中的一个m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路径，即加载正确

J. matlab中小波工具cwtft的含义

貌似是连抄续小波变换袭的分解结果。对应小波系数的幅度、相位、实部、虚部。横坐标是原信号的横坐标（一般是时间），纵坐标代表小波分解后的尺度（类似对应时频分析中的频率）。我今天刚看，不过这个函数具体怎么用我还没想明白…