本文介绍了如何使用Matlab的Signal Processing Toolbox实现维小波分解，详细讲解了函数的实现过程，包括接收多维信号、分解层数和小波函数作为参数，通过嵌套循环进行逐层分解。并提供了示例代码，展示如何对256x256的随机多维信号进行三层分解，使用'Daubechies 4'小波函数。该方法对于处理图像和视频等多维数据的应用具有重要意义。
维小波分解源码 Matlab
在信号处理领域，小波分解是一种常用的方法，可以将信号分解为不同频率的成分。维小波分解是小波分解的一种变体，它可以应用于多维信号，如图像和视频。本文将介绍使用Matlab实现维小波分解的源码，并提供相应的代码示例。
首先，我们需要安装Matlab的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox），该工具箱提供了用于小波分析的函数。安装完成后，我们可以开始编写维小波分解的源码。
% 输入参数：
% signal: 输入的多维信号
% level: 分解的层数
% wavelet: 小波函数名称
%
% 输出参数：
% coefficients: 分解后的多维小波系数
function coefficients = multiwavelet_decomposition(signal
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