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关于小波分析的matlab程序

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小波分析

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收集关于小波分析的 matlab 程序）

小波滤波器构造和消噪程序.............................................................................................................1

小波谱分析 mallat 算法经典程序.....................................................................................................8

小波包变换分析信号的 MATLAB 程序.........................................................................................10

利用小波变换实现对电能质量检测的算法实现..........................................................................15

基于小波变换的图象去噪 Normalshrink 算法..............................................................................17

小波滤波器构造和消噪程序

1．重构

% mallet_wavelet.m

% 此函数用于研究 Mallet 算法及滤波器设计

% 此函数仅用于消噪

a=pi/8; %角度赋初值

b=pi/8;

%低通重构 FIR 滤波器 h0(n)冲激响应赋值

h0=cos(a)*cos(b);

h1=sin(a)*cos(b);

h2=-sin(a)*sin(b);

h3=cos(a)*sin(b);

low_construct=[h0,h1,h2,h3];

L_fre=4; %滤波器长度

low_decompose=low_construct(end:-1:1); %确定 h0(-n)，低通分解滤波器

for i_high=1:L_fre; %确定 h1(n)=(-1)^n,高通重建滤波器

if(mod(i_high,2)==0);

coefficient=-1;

else

coefficient=1;

end

high_construct(1,i_high)=low_decompose(1,i_high)*coefficient;

end

high_decompose=high_construct(end:-1:1); %高通分解滤波器 h1(-n)

L_signal=100; %信号长度

n=1:L_signal; %信号赋值

f=10;

t=0.001;

y=10*cos(2*pi*50*n*t).*exp(-20*n*t);

figure(1);

plot(y);

title('原信号');

check1=sum(high_decompose); %h0(n)性质校验

check2=sum(low_decompose);

check3=norm(high_decompose);

check4=norm(low_decompose);

l_fre=conv(y,low_decompose); %卷积

l_fre_down=dyaddown(l_fre); %抽取,得低频细节

h_fre=conv(y,high_decompose);

h_fre_down=dyaddown(h_fre); %信号高频细节

figure(2);

subplot(2,1,1)

plot(l_fre_down);

title('小波分解的低频系数');

subplot(2,1,2);

plot(h_fre_down);

title('小波分解的高频系数');

l_fre_pull=dyadup(l_fre_down); %0 差值

h_fre_pull=dyadup(h_fre_down);

l_fre_denoise=conv(low_construct,l_fre_pull);

h_fre_denoise=conv(high_construct,h_fre_pull);

l_fre_keep=wkeep(l_fre_denoise,L_signal); %取结果的中心部分,消除卷积影响

h_fre_keep=wkeep(h_fre_denoise,L_signal);

sig_denoise=l_fre_keep+h_fre_keep; %信号重构

compare=sig_denoise-y; %与原信号比较

figure(3);

subplot(3,1,1)

plot(y);

ylabel('y'); %原信号

subplot(3,1,2);

plot(sig_denoise);

ylabel('sig\_denoise'); %重构信号

subplot(3,1,3);

plot(compare);

ylabel('compare'); %原信号与消噪后信号的比较

2．消噪、

% 此函数用于研究 Mallet 算法及滤波器设计

% 此函数用于消噪处理

%角度赋值

%此处赋值使滤波器系数恰为 db9

%分解的高频系数采用 db9 较好,即它的消失矩较大

%分解的有用信号小波高频系数基本趋于零

%对于噪声信号高频分解系数很大，便于阈值消噪处理

[l,h]=wfilters('db10','d');

low_construct=l;

L_fre=20; %滤波器长度

low_decompose=low_construct(end:-1:1); %确定 h0(-n)，低通分解滤波器

for i_high=1:L_fre; %确定 h1(n)=(-1)^n,高通重建滤波器

if(mod(i_high,2)==0);

coefficient=-1;

else

coefficient=1;

end

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wishman19821111

2013-06-11

是一些小程序，适合初学者
jiao417

2014-04-14

不错，是常用的程序，对于初学者很实用！
Kernel23

2014-03-15

程序简单易懂，可以参考一下。
a569582560

2014-09-15

很错的，我是一个初学者能看懂

laihamachitianer

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