MATLAB中的wavedec、wrcoef函数简析

本文介绍了MATLAB中使用小波分解函数wavedec进行信号分解的方法,并通过一个实例展示了如何利用wrcoef函数进行信号重构。包括不同层级的小波系数的获取及可视化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



小波分解函数:

[C,L] = wavedec(X,N,'wname');

returns the wavelet decomposition of the signal X at level N, using 'wname'N must be a strictly positive integer. The output decomposition structure contains the wavelet decomposition vector Cand the bookkeeping vector L.

The structure is organized as in this level-3 decomposition example.

[转载]MATLAB中的wavedec、wrcoef函数简析

 

wrcoef小波重构函数:

采用补零的扩展模式,装载一维信号

X = wrcoef('type',C,L,'wname',N);

computes the vector of reconstructed coefficients, based on the wavelet decomposition structure [C,L], at level N. 'wname' is a string containing the wavelet name.

 

example:

% wavelet test
% cole3
% 2009.7.26
t=0:1:127;
y=sin(t/10);
plot(y);
z=sin(t/5);
plot(z);
for i = 1:64
    y(64+i) = z(i);
end
plot(y);

%f=fft(y);
%plot(abs(f));

[d,a]=wavedec(y,3,'db5');
subplot(211);plot(a);
subplot(212);plot(d);
a3=wrcoef('a',d,a,'db5',3);
d3=wrcoef('d',d,a,'db5',3);
d2=wrcoef('d',d,a,'db5',2);
d1=wrcoef('d',d,a,'db5',1);
subplot(411);plot(a3);
subplot(412);plot(d3);
subplot(413);plot(d2);
subplot(414);plot(d1);

 

[转载]MATLAB中的wavedec、wrcoef函数简析

### 关于 `wavedec` 的 C++ 实现 在 MATLAB 和 Python 中,`wavedec` 是用于执行一维离散小波变换(DWT)的核心函数之一。它能够对输入信号进行多层次的小波分解,并返回近似系数和细节系数[^1]。然而,在 C++ 中并没有内置的库支持类似的函数功能,因此需要借助第三方库来完成这一操作。 #### 使用 PyWavelets 或其他工具作为参考 虽然 PyWavelets 主要是一个 Python 库,但它提供了详细的文档和源码实现逻辑,可以用来指导如何在 C++ 中构建类似的功能[^2]。以下是可能的实现方法: 1. **引入外部依赖** 如果允许使用现有的开源项目,则可以选择一些成熟的 C++ 小波分析库,例如 Wavelet Transform Library (WTL)[^4] 或者 OpenCV 提供的相关模块。这些库通常已经实现了类似于 `wavedec` 的功能。 2. **手动编写核心算法** 若不希望依赖额外的库,可以通过研究现有实现并将其移植到 C++ 来创建自定义版本。下面展示了一个简单的伪代码框架,描述了如何通过递归方式模拟 `wavedec` 行为: ```cpp #include <vector> using namespace std; // 假设存在一个小波基类 WAVELET_BASE 定义了 low-pass/high-pass 过滤器 struct Coefficients { vector<double> approximations; // A[n] vector<vector<double>> details; // D[n], ..., D[1] }; Coefficients wavedec(const vector<double>& signal, int levels, const string& wavelet_name) { // 初始化过滤器参数 auto [low_pass_filter, high_pass_filter] = getFilters(wavelet_name); Coefficients result; vector<double> current_signal = signal; for(int i = 0; i < levels; ++i){ // 执行卷积运算得到下采样后的近似/细节部分 vector<double> cA = downsample(convolve(current_signal, low_pass_filter)); vector<double> cD = downsample(convolve(current_signal, high_pass_filter)); // 存储当前层次的结果 result.details.push_back(cD); // 更新下一循环使用的信号 current_signal = move(cA); } // 最终保留最深层级的近似值 result.approximations = move(current_signal); return result; } // 辅助函数:卷积与下采样简化版 vector<double> convolve(const vector<double>& input, const vector<double>& filter){ size_t output_size = input.size() + filter.size() - 1; vector<double> res(output_size, 0.0); for(size_t n = 0; n < output_size; ++n){ double sum = 0.0; for(size_t k = max((int)(n-(int)filter.size()+1), 0); k <= min(n,(int)input.size()-1); ++k){ sum += input[k]*filter[n-k]; } res[n] = sum; } return res; } vector<double> downsample(const vector<double>& input){ vector<double> res; for(size_t i = 0; i < input.size(); i+=2){ res.push_back(input[i]); } return res; } ``` 此代码片段仅提供基本思路而非完全优化的形式;实际应用时需考虑边界条件以及性能改进等问题。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值