该文章用来直观上先感受一下小波包的分解与重构
 
例1
有一个信号,变量名为wave,随便找一个信号load进来就行了。
t=wpdec(wave,3,'dmey');
t2 = wpjoin(t,[3;4;5;6]);
sNod = read(t,'sizes',[3,4,5,6]);
cfs3  = zeros(sNod(1,:));
cfs4  = zeros(sNod(2,:));
cfs5  = zeros(sNod(3,:));
cfs6  = zeros(sNod(4,:));
t3 = write(t2,'cfs',3,cfs3,'cfs',4,cfs4,'cfs',5,cfs5,'cfs',6,cfs6);
wave2=wprec(t3);
解释:
第一行:将wave 用 meyr小波进行3层小波包分解,获得一个小波包树 t
第二行:将小波包树的第二行的四个节点收起来,也就是让第二行的节点变为树的最底层节点。因为第一行中小波包树的节点个数是 第一层2个,第二层4个,第三层8个。现在将t2就是将第三层的节点再聚合回第二层。
第三行:读取第二层四个节点系数的size
第四~七行:将所有四个节点的小波包系数变为0
第八行:将四个节点的系数重组到t3小波树中。
第九行:对t3小波树进行重构,获得信号wave2
 
可以预见,因为我们把小波树的节点系数都变为0了,所以信号也就全为0了。所以wave2是一个0向量。读者可以自行plot一下wave和wave2看看。进一步,如果我们只聚合第二层中的某几个节点,比如 4和5,即将第三行到第八行中 节点 3 和节点 6的语句删除或修改,那么意思就是将 4 5 节点的系数变为0,那么wave2肯定就不是0向量了。
 
 
例2
t=wpdec(wave,3,'dmey');
t2 = wpjoin(t,[3;4;5;6]);
cfs3=wpcoef(t,3);
cfs4=wpcoef(t,4);
cfs5=wpcoef(t,5);
cfs6=wpcoef(t,6);
t3 = write(t2,'cfs',3,cfs3,'cfs',4,cfs4,'cfs',5,cfs5,'cfs',6,cfs6);
wave2=wprec(t3);
解释:
第一行:将wave 用 meyr小波进行3层小波包分解,获得一个小波包树 t
第二行:将小波包树的第二行的四个节点收起来,也就是让第二行的节点变为树的最底层节点。
第三~六行:获取四个节点的小波包系数 (小波包系数就是一个一维向量)
第七行:将四个节点的系数重组到t3小波树中
第八行:对t3小波树进行重构,获得信号wave2
 
可以看出,该例子就是对一个小波包展开了,又原封不动的装回去了,所以说 wave2和wave是一样的。
 
注意,wpjoin命令在这里是必要的,因为write函数只能将最底层的节点写进去。也就是说,如果我们将第三层的小波包系数进行修改的话,就不用wpjoin了,具体可以看例3
 
例3
t=wpdec(wave,3,'dmey');
cfs7=wpcoef(t,7);
cfs8=wpcoef(t,8);
cfs9=wpcoef(t,9);
cfs10=wpcoef(t,10);
cfs11=wpcoef(t,11);
cfs12=wpcoef(t,12);
cfs13=wpcoef(t,13);
cfs14=wpcoef(t,14);
t3=write(t,'cfs',7,cfs7,'cfs',8,cfs8,'cfs',9,cfs9,'cfs',10,cfs10,'cfs',11,cfs11,'cfs',...
12,cfs12,'cfs',13,cfs13,'cfs',14,cfs14);
y=wprec(t3);
 
该例子也是对一个小波包展开了,又原封不动的装回去了,只不过这次是直接对第三层节点进行的。
 
这就是小波包的分解与重构的感受,希望对想学习小波的读者一点点启发。

MATLAB小波包的分解与重构的更多相关文章

  1. 【转】小波与小波包、小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列(Matlab 程序详解)

    转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) ...

  2. 小波包分解 仿真 matlab

    clc;close all;clear;fs = 100000;t = 1: 100;x = sin(2*pi*4000* t/fs) + sin(2*pi*40000*t/fs); %db8[Lo_ ...

  3. Matlab小波工具箱的使用2

    Matlab小波工具箱的使用2 (2011-11-11 09:32:57) 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html#cmt_5 ...

  4. matlab 小波工具箱

    wavemenu --- >wavelet ---->wavelet packet1-D Matlab小波工具箱的使用1 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blo ...

  5. MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵

    MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 将列向量转化为0-1矩阵,例如 A = 1 2 1 5 3 ...

  6. matlab列优先与高维矩阵重构 及 CNN 逐层可视化 on Matlab

    由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkel ...

  7. matlab 小波处理工具箱

    1. wavedec:多尺度(multilevel)一维小波分解 [C,L] = wavedec(X,N,'wname') [C,L] = wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D) 返回值 L(b ...

  8. matlab小段代码学习

    matlab读hdf文件到txt filename='E:\data\H1BDLD10110607231863921.L2B.HDF'; h=hdftool(filename); Latitude = ...

  9. Matlab小技巧

    记录一些用Matlab的技巧. //imshow全屏 subplot(1,3,3); imshow(topSketMat); hold on; set(gcf, 'units', 'normalize ...

随机推荐

  1. callback源码分析——callbacks

    uvm的callback必须是提供者有预见性的留一些方法在function前后,这样在使用的时候,进行遍历调度即可 设计者,需要从uvm_callback定义一个基类,只定义function原型,定义 ...

  2. UML之组件图

    基本概念:组件图即是用来描述组件与组件之间关系的一种UML图.组件图在宏观层面上显示了构成系统某一个特定方面的实现结构. 组件图中主要包含三种元素,即组件.接口和关系. 组件图通过这些元素描述了系统的 ...

  3. hdu 5126 cdq+Treap+BIT

    这题说的是给了三维空间然后操作 寻求在 x1,y1,z1    x2, y2, z2; (x1<x2, y1<y2,z1<z2) 计算出在 以这两个端点为右下和左上端点的方体内的点的 ...

  4. 【转】LoadRunner--Analysis各项指标详解

    转载:https://blog.csdn.net/liangfengchang/article/details/45070321 一.常用到的性能测试术语1.事务(Transaction) 在web性 ...

  5. XML文件怎么添加注释

    注释以 <!-- 开始并以 --> 结束,例如 <!--注释内容-->.   注释可以出现在文档序言中,包括文档类型定义 (DTD):文档之后:或文本内容中. 注释不能出现在属 ...

  6. GO slim

    1. GO slim简介 GO slims are cut-down versions of the GO ontologies containing a subset of the terms in ...

  7. 基于word2vec训练词向量(一)

    转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解 ...

  8. 以太坊客户端Ethereum Wallet与Geth区别简介

    以太坊客户端Ethereum Wallet与Geth区别简介 最近有不少朋友在搭建交易平台,在咨询和技术交流的过程中发现很多朋友不太清楚Ethereum Wallet和Geth区别.甚至有朋友使用Ge ...

  9. 线程安全的CopyOnWriteArrayList

    证明CopyOnWriteArrayList是线程安全的 先写一段代码证明CopyOnWriteArrayList确实是线程安全的. ReadThread.java import java.util. ...

  10. Linux CPU使用率含义及原理

    相关概念 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态.系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间. 下面是几个与CPU占用率相关的概念. CP ...