⑴ 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
⑵ 哪位大虾知道labview中，小波分析工具包的具体内容的讲解
小波分析来是数学中很高深源的一门学问，数学理论部分了解下就好，不要深究，除非你学数学的。
如果你只是想要使用这个工具的话，建议到NI官方网站下载PDF帮助文件，或网络搜“advanced signal processing toolkit wavelet analysis tool user manual”，非常推荐看这本书。还可以打开find example找wavelet那一块的例子，按例子学习。
http://wenku..com/view/78fb6eeeaeaad1f346933f2d.html
这个就是
⑶ matlab小波分析工具箱的使用方法 求详细过程
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
⑷ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的区别是什么
这两个函复数是与wavedec这个函数制紧密相连的。
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。
⑸ 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。
⑹ 小波工具箱 小波波形为什么是类似方波
将原始数据文件夹到装有matlab的电脑
打开matlab，进入主界面
在的左下方找到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</ol> 5.将数据文件（.Mat格式）托到matlab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
⑺ 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。
⑻ matlab 小波工具箱的用法
先把数据导入EDITOR界面弄成函数的形式然后再把它保存为.mat格式。
比如：
save 0927dianji21.mat x
⑼ 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。