Matlab中常用小波函数Word格式文档下载.docx
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例子:
图像的二维傅立叶频谱
1.离散傅立叶变换的Matlab实现%读入原始图像
I=imread('
lena.bmp'
);
函数fft、fft2和fftn分
imshow(I)
%求离散傅立叶频谱
J=fftshift(fft2(I));
figure;
imshow(log(abs(J)),[8,10])
2.离散余弦变换的Matlab实现Matlab
2.1.dct2函数
功能:
二维DCT变换Matlab
格式:
B=dct2(A)
B=dct2(A,m,n)
B=dct2(A,[m,n])函数fft、fft2和fftn分
说明:
B=dct2(A)计算A的DCT变换B,A与B的大小相同;
B=dct2(A,m,n)和B=dct2(A,[m,n])通过对A补0或剪裁,使B的大小为m×
n。
2.2.dict2函数
DCT反变换
B=idct2(A)
B=idct2(A,m,n)别可以实现一维、二维和N维DFT
B=idct2(A,[m,n])
B=idct2(A)计算A的DCT反变换B,A与B的大小相同;
B=idct2(A,m,n)和B=idct2(A,[m,n])通过对A补0或剪裁,使B的大小为m×
Matlab
2.3.dctmtx函数
计算DCT变换矩阵
D=dctmtx(n)
D=dctmtx(n)返回一个n×
n的DCT变换矩阵,输出矩阵D为double类型。
1.离散傅立叶变换的Matlab实现
3.图像小波变换的Matlab实现函数fft、fft2和fftn分
3.1一维小波变换的Matlab实现
(1)dwt函数Matlab
一维离散小波变换
[cA,cD]=dwt(X,'
wname'
)
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和N维DFT
)使用指定的小波基函数'
对信号X进行分解,cA、cD分别为近似分量和细节分量;
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D对信号进行分解。
(2)idwt函数
一维离散小波反变换
X=idwt(cA,cD,'
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
L)函数fft、fft2和fftn分
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
)由近似分量cA和细节分量cD经小波反变换重构原始信号X。
'
为所选的小波函数
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)用指定的重构滤波器Lo_R和Hi_R经小波反变换重构原始信号X。
L)和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)指定返回信号X中心附近的L个点。
3.2二维小波变换的Matlab实现
二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和N维DFT
-------------------------------------------------
函数名函数功能
---------------------------------------------------
dwt2二维离散小波变换
wavedec2二维信号的多层小波分解
idwt2二维离散小波反变换Matlab
waverec2二维信号的多层小波重构
wrcoef2由多层小波分解重构某一层的分解信号
upcoef2由多层小波分解重构近似分量或细节分量1.离散傅立叶变换的Matlab实现
detcoef2提取二维信号小波分解的细节分量
appcoef2提取二维信号小波分解的近似分量
upwlev2二维小波分解的单层重构1.离散傅立叶变换的Matlab实现
dwtpet2二维周期小波变换
idwtper2二维周期小波反变换
-------------------------------------------------------------函数fft、fft2和fftn分
(1)wcodemat函数
对数据矩阵进行伪彩色编码函数fft、fft2和fftn分
Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
Y=wcodemat(X,NB)
Y=wcodemat(X)
Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)返回数据矩阵X的编码矩阵Y;
NB伪编码的最大值,即编码范围为0~NB,缺省值NB=16;
OPT指定了编码的方式(缺省值为'
mat'
),即:
OPT='
row'
,按行编码
col'
,按列编码
,按整个矩阵编码函数fft、fft2和fftn分
ABSOL是函数的控制参数(缺省值为'
1'
ABSOL=0时,返回编码矩阵
ABSOL=1时,返回数据矩阵的绝对值ABS(X)1.离散傅立叶变换的Matlab实现
(2)dwt2函数
二维离散小波变换
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
)使用指定的小波基函数'
对二维信号X进行二维离散小波变幻;
cA,cH,cV,cD分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。
(3)wavedec2函数
二维信号的多层小波分解1.离散傅立叶变换的Matlab实现
[C,S]=wavedec2(X,N,'
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
)使用小波基函数'
对二维信号X进行N层分解;
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。
(4)idwt2函数
二维离散小波反变换函数fft、fft2和fftn分
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
S)别可以实现一维、二维和N维DFT
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
)由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH、cH、cV、cD经小波反变换重构原信号X;
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)使用指定的重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号X;
S)和X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)返回中心附近的S个数据点。
(5)waverec2函数
二维信号的多层小波重构
X=waverec2(C,S,'
)
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
)由多层二维小波分解的结果C、S重构原始信号X,'
为使用的小波基函数;
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)使用重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号。
Allnodes计算树结点函数fft、fft2和fftn分
appcoef提取一维小波变换低频系数
appcoef2提取二维小波分解低频系数
bestlevt计算完整最佳小波包树别可以实现一维、二维和N维DFT
besttree计算最佳(优)树
* biorfilt双正交样条小波滤波器组
biorwavf双正交样条小波滤波器Matlab
* centfrq求小波中心频率
cgauwavfComplexGaussian小波
cmorwavfcoiflets小波滤波器1.离散傅立叶变换的Matlab实现
cwt一维连续小波变换
dbauxDaubechies小波滤波器计算
dbwavfDaubechies小波滤波器dbwavf(W)W='
dbN'
N=1,2,3,...,50别可以实现一维、二维和N维DFT
ddencmp获取默认值阈值(软或硬)熵标准
depo2ind将深度-位置结点形式转化成索引结点形式
detcoef提取一维小波变换高频系数Matlab
detcoef2提取二维小波分解高频系数
disp显示文本或矩阵
drawtree画小波包分解树(GUI)别可以实现一维、二维和N维DFT
dtree构造DTREE类
dwt单尺度一维离散小波变换
dwt2单尺度二维离散小波变换别可以实现一维、二维和N维DFT
dwtmode离散小波变换拓展模式
* dyaddown二元取样
* dyadup二元插值1.离散傅立叶变换的Matlab实现
entrupd更新小波包的熵值
fbspwavfB样条小波
gauswavfGaussian小波Matlab
get获取对象属性值
idwt单尺度一维离散小波逆变换
idwt2单尺度
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- Matlab 常用 函数