matlab小波变换

1) wcodemat 函数
功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn
分
格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
Y=wcodemat(X,NB)

Y=wcodemat(X)
说明：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：别可以实现一维、二维和 N 维
DFT
OPT＝'row'
，按行编码
OPT＝'col'
，按列编码
OPT＝'mat'
，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'），即：
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
功能：二维离散小波变换

格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
说明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数
'wname' 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 。1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

(3) wavedec2
函数
功能：二维信号的多层小波分解1. 离散傅立叶变换的
Matlab实现
格式：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
说明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')
使用小波基函数 'wname' 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 。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

(4) idwt2
函数
功能：二维离散小波反变换函数 fft、fft2 和 fftn
分
格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',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)
说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
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 ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',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
说明：二维信号的多层小波重构
格式：X=waverec2(C,S,'wname')

X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
说明：X=waverec2(C,S,'wname')
由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，'wname' 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。

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