我们为什么要重构

重构:保持代码整洁的重要性

重构就好比是用餐后对厨房的清理工作。第一次你没有清理,你用餐时会快一点。但是跌天做准备工作的时间就要更长一些。这回再一次促使你放弃清洁工作。的确,如果你跳过清洁工作,你今天总是能很快用完餐,但是脏乱在一天天积累,最终你不得不花费大量的时间去寻找合适的烹饪器具,弄干净他们,让他们能够重新工作。

### 小波重构中的常用方法 小波重构是指从小波系数恢复原始信号的过程。这一过程依赖于特定的小波基的选择以及相应的算法实现。 #### 双正交小波的尺度函数和小波函数 对于双正交小波而言,`wavefun` 函数可以用来获取用于分解和重构的尺度函数 (`PHI`) 和小波函数 (`PSI`) 。这些函数分别对应着不同层次上的逼近分量和细节分量,在实际应用中起到至关重要的作用[^2]。 ```matlab [PHI1, PSI1, PHI2, PSI2, XVAL] = wavefun('wname', ITER); ``` 这里 `wname` 是指定的小波名称字符串,而 `ITER` 表示迭代次数,决定了计算精度;返回的结果中前两个参数 `(PHI1, PSI1)` 对应的是分解过程中使用的尺度函数和小波函数,而后两者 `(PHI2, PSI2)` 则是在重构阶段所必需的。 #### 使用 MATLAB 进行小波重构 MATLAB 提供了一系列内置工具来支持小波分析及其逆操作即重构。其中最常用的命令之一就是 `waverec` 或者针对多层处理情况下的 `wavemngr` 结合 `appcoef` 和 `detcoef` 来提取各级别的近似值与细节信息并最终完成整个序列重建工作。 ```matlab % 假设 cA 是最后一级低频部分(接近原图),cDn...cD1 分别代表各阶高频残差 rec_signal = waverec([cA; cD], 'db4'); ``` 上述代码片段展示了如何利用 Daubechies 4-tap 波形(`'db4'`)来进行完整的单维离散小波反变换从而获得重构后的信号向量 `rec_signal` [^1]。
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