利用小波分解信号,再重构

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了利用小波分解信号,再重构。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

利用小波分解信号,再重构,可创新代码,重构

function [ output_args ] = example4_5( input_args )
%EXAMPLE4_5 Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
clc;
clear;
load leleccum; s = leleccum(1:3920);
% 进行3层小波分解,小波基函数为'db2' 
[c,l] = wavedec(s,3,'db2');
%进行小波重构
rs= waverec(c,l,'db2');
figure(1)
subplot(211)
plot(s);title('原始信号');
subplot(212)
plot(rs);title('重构信号');
%计算重构的误差
erro=norm(s-rs)
end

 利用小波分解信号,再重构,可创新代码,重构文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-617695.html

function [ output_args ] = example4_11( input_args )
%EXAMPLE4_11 Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
clc;
clear;
load noisdopp; x = noisdopp;
T = wpdec(x,3,'db1','shannon');
X=wprcoef(T,[2,1]);
figure(1)
subplot(211)
plot(x);title('原始信号');
xlim([0 length(x)]);
subplot(212)
plot(X);title('小波包[2,1]系数的重构信号');
xlim([0 length(X)]);
end

到了这里,关于利用小波分解信号,再重构的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【信号去噪和分类】基于小波的隐马尔可夫模型统计信号处理(Matlab代码实现)

    💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码、数据、文献

    2024年02月16日
    浏览(58)
  • MATLAB——多层小波的重构

    %%  学习目标:多层小波的重构 %%  程序1 clear all; close all; load noissin.mat; x=noissin; [C,L]=wavedec(x,3,\\\'db1\\\');   %小波多层分解 y=waverec(C,L,\\\'db1\\\');       %重构,必须小波类型一致 e=max(abs(x-y))             %重构的误差 %%  程序2 clear all; close all; load noissin.mat; x=noissin; [C,L]=wavedec(x,3,\\\'db1\\\')

    2024年02月06日
    浏览(35)
  • 小波包分解matlab程序

    小波包分解(Wavelet Packet Decomposition)是小波变换的一种变形方法,在信号处理和数据分析中被广泛应用。Matlab是常用的数学软件之一,也提供了方便的小波分析工具箱,可以帮助用户进行小波信号处理和分析。接下来,我们来介绍Matlab小波包分解的详细内容。 一、小波包分解简

    2024年02月15日
    浏览(39)
  • 小波分解及其Python实现方法

    小波分解及其Python实现方法 摘要: 小波分解是一种信号处理方法,可以将信号分解为不同频率和时间分辨率的小波系数。在本文中,我们将详细介绍小波分解的原理和算法,并使用Python编程语言演示实现。我们将介绍小波函数的选择、离散小波变换(DWT)和连续小波变换(

    2024年02月12日
    浏览(31)
  • 滑动奇异频谱分析:数据驱动的非平稳信号分解工具(Matlab代码实现)

     💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 奇异频

    2024年02月14日
    浏览(44)
  • MATLAB——二维小波的单层分解

    直接复制代码就可以使用,文末有我的微信公众号欢迎关注呦! %%  学习目标:二维小波的单层分解 %%  二维小波适合图像处理和分析,将图像分解为4个图像  两个维度  低通,高通 clear all; close all; load woman.mat; %%  which woman.mat Y=ind2gray(X,map);                %将索引图像转

    2024年02月04日
    浏览(38)
  • 时序分解 | MATLAB实现ICEEMDAN+SE改进的自适应经验模态分解+样本熵重构分量

    效果一览 基本介绍 ICEEMDAN+SE改进的自适应经验模态分解+样本熵重构分量 包括频谱图 避免了传统经验模态分解的一些固有缺陷 效果更佳 附赠案例数据 可直接运行 直接替换excel数据即可使用 适合新手小白 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复 MATLAB实现ICEEMDAN+SE改进的

    2024年02月09日
    浏览(58)
  • 【多重信号分类】超分辨率测向方法——依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法具有高分辨率(HR)并产生准确的估计(Matlab代码实现)

     💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 MUSIC(

    2024年02月14日
    浏览(34)
  • 基于小波变换的信号分离

    使用小波变换将信号进行分离。验证小波变换在信号处理中的有效性。 小波变换是一种非常重要的信号处理方法,可以将信号分解成不同频率的小波成分,从而进行信号的分析和处理。小波变换是一种具有局部性质的信号分析方法,它将信号分解成一组基函数,这些基函数是

    2024年02月11日
    浏览(35)
  • 安防行业深度报告:技术创新与格局重构

    前言: Hello大家好,我是小哥谈。 通过运用云计算、人工智能等新技术,安防行业正经历从传统安防向 AI 智慧安防转型升级的过程。这种升级将改变传统安防只能事后查证、人工决策的劣势,使得全程监控、智能决策成为可能。通过运用后端云计算与前端边缘计算相融合的

    2024年02月11日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包