wavelet-homework.rar_wavelet_小波课程_小波作业_小波分析作业_小波分析信号处理或图像处理的作业资源-CSDN文库

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134 浏览量 2022-07-14 07:54:40 上传评论收藏 2KB RAR 举报

小波分析是一种强大的数学工具，广泛应用于信号处理、图像分析、模式识别等领域。在这个名为"wavelet-homework.rar"的压缩包中，包含了作者徐宁完成的小波分析课程作业，他利用MATLAB这一强大的计算软件，实现了对不同类型小波的可视化展示，并且已经得到了老师的认可。小波分析的核心概念是小波函数，它是一种具有有限时域和有限频域的函数，能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息。相比于传统的傅立叶变换，小波变换的优势在于它能更好地捕捉非平稳信号的特征。傅立叶变换将信号转换为频域表示，但失去了时间信息，而小波变换则能够在时频域上进行分析，提供更为精细的分析结果。在这个作业中，作者可能探讨了以下几种常见类型的小波函数： 1. Haar小波：是最简单的小波函数，由一系列交替的正负矩形波组成，适合初步理解小波的基本概念。 2. Daubechies小波（Db系列）：是一类紧支撑的小波函数，具有良好的频率局部化特性，常用于图像压缩和信号去噪。 3. Morlet小波：是一种复小波，结合了余弦波形与高斯窗口，可以提供良好的时频分辨率，常用于非线性信号的分析。 4. Meyer小波：具有无限长的母小波，适用于处理无限长的信号，且具有良好的频谱特性。 MATLAB作为强大的科学计算环境，提供了丰富的小波分析工具箱，包括小波变换（`wavemngr`、`wavemake`等）、多分辨率分析（`wavedec`、`waverec`）、小波包分析（`wpt`、`wpd`）等函数，使得小波分析的实现变得相对容易。通过这个作业，作者可能学习了如何利用MATLAB生成小波函数，进行离散小波变换（DWT）和逆离散小波变换（IDWT），以及如何进行小波系数的可视化，展示不同尺度下的信号特性。此外，可能还涉及到了小波阈值去噪、小波包分解等高级应用。小波分析在实际问题中的应用非常广泛，例如在地震信号分析中，可以识别地震活动的瞬间和持续时间；在医学成像中，可以提高图像的压缩质量和重构效果；在金融时间序列分析中，可以帮助发现市场中的短期波动和长期趋势。总结来说，这个"wavelet-homework.rar"压缩包中的内容，是对小波分析理论和MATLAB实践的一个良好展示，对于想要学习或复习小波分析的学者来说，是一个有价值的参考资料。通过深入研究这些作业，不仅可以掌握小波函数的性质，还能学会如何运用MATLAB进行实际的小波分析计算。

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wavelet-homework.rar （5个子文件）

徐宁

xianxingchidu.m 457B

ercixiaobo.m 641B

xianxinxiaobo.m 563B

xiangnongxiaobo.m 86B

ercichidu.m 503B

Ts=0.01; % 抽样间隔 T=4; % 总时间 C=160; % 常数 M=ceil(T/Ts) ; % 时域点个数 N=4000; % 频域点个数 delta_w=2*pi/(T*C); wk=(1:N)*delta_w; % w_k Fjw=4/15*exp(-1/2*i*wk).*exp(-i*(wk+pi)).*sin(wk).^3.*(495+585*cos(2*wk)+15*cos(4*wk)).^(1/2)./exp(-1/2*i*(wk+pi))./cos(1/2*wk).^3./(495-585*cos(wk)+15*cos(2*wk)).^(1/2).*exp(-1/4*i*wk).*sin(1/4*wk).^3./wk.^3.*(495+585*cos(1/2*wk)+15*cos(wk)).^(1/2); % 小波函数表达式 ft=zeros(1,M); for n=1:M+1 %利用傅里叶变换对公式 ft(n)=sum(Fjw.*exp(i*wk*(n-1)*Ts)); end ft=real(ft)*delta_w./pi; % 取实部 t=(0:M)*Ts; plot(-t,ft,t,ft);

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