MATLAB_两种算法_matlab信号处理_小波基_最优小波基_

%内含2种最优小波基计算 clear; close all; clc; load('M.mat'); [max_M,index]=max(M);%找到每列最大值和每列最大值所在的行数 %[phi,g1,xval]=wavefun('haar',10);%获得参数，以得到小波时域图 for i=1:7 M(:,i)=M(:,i)/max_M(i); end%归一化 [phi,g1,xval]=wavefun('db2',15);%建议使用10次以上迭代计算，比较精确 [m,p]=max(g1);%找到最大值和最大值所在的行数 d=fix(length(g1)/1000);%带余除法取商，确定采样间隔 a=mod(p,d);%确定能取到最大值的首个位置 if a==0 a=d; end l=(g1(a:d:length(g1))/m)';%采样后的小波,归一化 wavelet=l([1:1000]);%取前1000个点 [m,p]=max(wavelet); plot(wavelet); %相似性计算 %b=circshift(a',[2,0]);%列向量向下循环位移2个 % for i=1:7 % b=circshift(wavelet,[index(i)-p,0]); % k=corrcoef(b,M(:,i)); % gamma(i)=k(1,2)%相关计算 % end s=0;x1=0;x2=0;m1=mean(M);m2=mean(wavelet); for i=1:7 b=circshift(wavelet,[index(i)-p,0]); for k=1:1000 s=s+abs(M(k,i)-m1(i))*abs(wavelet(k)-m2); x1=x1+(M(k,i)-m1(i))^2; x2=x2+(wavelet(k)-m2)^2; end %方法1 gamma(i)=abs(s)/sqrt(x1*x2); %方法2 %k=corrcoef(b,M(:,i)); %gamma(i)=k(1,2)%相关计算 end % subplot(2,1,1); % plot(xval,g1,'LineWidth',2);xlabel('t');title('db4?时域'); % g2=fft(g1);g3=abs(g2); % subplot(2,1,2); % plot(g3,'LineWidth',2);xlabel('f');title('db4?频域');