matlab小波工具箱详解

1. 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

2. 如何使用matlab中的工具箱

1、首先给出对应的拟合数据:>> x=1:100;>> y=2*x;一条直线。

3. 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。

4. 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。

5. 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。版

读取出的数据应该是一权个一维数组了，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

6. 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

7. MATLAB小波工具箱如何装载信号

首先看你的这句话就知道你已经打开了小波工具箱，所以就从打内开小波工具箱后说起
选 Wavelet1-D为例介容绍，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

8. 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。