% 当前延拓模式是补零
% 产生高斯白噪声
init = 2055415866; randn('seed',init);
x = randn(1,1000);
% 使用db3小波对x进行2层分解
[c,l] = wavedec(x,2,'db3');
% 在第1层和第2层估计系数的标准差
% 既然x是方差为1的高斯白噪声,那么估计值应接近1
sd1=wnoisest(c,l,1:2)
% 现假设x包含10个非正常值
ind = 50:50:500;
x(ind) = 100 * ones(size(ind));
% 使用db3小波对x进行1层分解
[ca,cd] = dwt(x,'db3');
% 普通的cd标准差估计方法
sd2=std(cd)
% cd标准差的鲁棒估计方法
sd3=median(abs(cd))/0.6745
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小波变换系数等值线图 时间序列(Time Series)是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息,或某一时段的频域信息。显然,时域分析和频域分析对此均无能为力。
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小波分析理论与Matlab 7实现:下载资料
Ch14
例程14-6.m 352B
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例程14-5.m 96B
例程14-3.m 124B
小波分析及其MATLAB实现.docx 623KB
Ch10
例程10-7.m 331B
例程10-8.m 312B
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例程11-12.m 106B
例程11-1.m 196B
例程11-8.m 256B
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例程13-5.m 330B
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