小波变换中，近似系数对应低频部分，细节系数对应高频部分，比如 128Hz 采样的信号，
最高频率 64Hz，1 层小波变换后，近似系数对应 0-32Hz，细节系数对应 32-64Hz，2 层小
波变换后，近似系数对应 0-16Hz，细节系数对应 16-32Hz
0-64Hz
0-32Hz
0-16Hz
Matlab 小波分解函数 wavedec
[C,L] = wavedec(X,N,'wname')
X：一维信号
N：分解层数
wname：母小波
C、L：小波分解得到的向量
A = appcoef(C,L,'wname',N)
返回 N 层小波分解后的近似系数，对应与上图中的 ca
N
[D1,...,Dp] = DETCOEF(C,L,[N(1),...,N(p)])
返回 N 层小波分解后，第[N(1),...,N(p)]层的小波细节系数
Xr = wrcoef('type',C,L,'wname',N)
根据小波分解得到的 C、L 向量重建信号， 'type'=’a’时，根据近似系数进行重建，'type'=’d’
时，根据细节系数进行重建。比如上面提到的 128Hz 采样的信号，通过 2 层小波分解，重
建近似系数得到 0-16Hz 频段的信号：
[C,L]=wavedec(signal,2,'db4'); %%2 层分解，母小波为 db4
coef=appcoef(C,L,'db4',2); %%得到 2 层小波近似系数 ca
2
Xr = wrcoef('a',C,L,'db4',2); %%通过 2 层小波近似系数 ca
2
进行重建
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mrljw
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