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  • matlab小波分析工具箱

    2015-04-20 11:30:26
    matlab小波分析工具箱。利用小波分析工具箱实现相关算法以及matlab相关程序。
  • Matlab小波分析工具箱原理与应用-Matlab小波分析工具箱原理与应用.part5.rar Matlab小波分析工具箱原理与应用
  • Matlab小波分析工具箱原理与应用-Matlab小波分析工具箱原理与应用.part4.rar Matlab小波分析工具箱原理与应用
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  • Matlab小波分析工具箱原理与应用-Matlab小波分析工具箱原理与应用.part1.rar Matlab小波分析工具箱原理与应用
  • matlab小波分析工具箱是一款非常实用的函数分析工具,它包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现测试、探索小波和小波包的特性,测试信号的统计特性和信号的组分,对一维信号执行连续小波变换等功能,需要的朋友...

    matlab小波分析工具箱是一款非常实用的函数分析工具,它包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现测试、探索小波和小波包的特性,测试信号的统计特性和信号的组分,对一维信号执行连续小波变换等功能,需要的朋友快来本站下载吧!

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    matlab小波分析工具箱

    功能说明

    对一维、二维信号执行离散小波分析和综合

    对一维、二维信号执行小波包分解(参见帮助Using Wavelet Packets)

    对信号或图像进行压缩、去噪

    测试、探索小波和小波包的特性

    测试信号的统计特性和信号的组分

    对一维信号执行连续小波变换

    使用说明

    运行install_emd.m文件可以实现此工具箱的安装,uninstall_emd.m实现卸载。

    1、首先在本站下载emd工具箱,下载后解压放在matlab的work工作路径下package_emd文件夹。

    2、打开matlab,选择File- Set Path- Add with Subfolders-你刚才下载的工具箱(package_emd)点进去- Save- Close。

    3、此时选择work下package_emd文件夹作为工作路径,即是C:\Program Files\MATLAB\R2010a\toolbox\package_emd。

    4、在Command Window里面输入mex -setup回车,问是否选择已有的编译器你选y回车,再问选择哪个编译器,你可以选择C++的那个选择相应的编号(如 2)回车,然后让你核对是否选择对了编译器等等,你输入y回车。就安装成功了

    >> mex -setup

    Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

    Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? y

    Select a compiler:

    [1] Lcc-win32 C 2.4.1 in C:\PROGRA~1\MATLAB\R2010a\sys\lcc

    [2] Microsoft Visual C++ 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

    [0] None

    Compiler: 2

    Please verify your choices:

    Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0

    Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

    Are these correct [y]/n? y

    Trying to update options file: C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2010a\mexopts.bat

    From template: C:\PROGRA~1\MATLAB\R2010a\bin\win32\mexopts\msvc60opts.bat

    Done . . .

    Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLAB

    variables with more than 2^32-1 elements. In the near future

    you will be required to update your code to utilize the new

    API. You can find more information about this at:

    http://www.mathworks.com/support/solutions/en/data/1-5C27B9/?solution=1-5C27B9

    Building with the -largeArrayDims option enables the new API.

    MATLAB的emd的工具箱 可是不知道怎么用 也不知道怎么用它来处理txt中的数据

    展开全文
  • Matlab小波分析工具箱原理与应用,无水印完整版,分享给大家
  • MATLAB小波分析工具箱原理与应用书籍
  • 数据建模Matlab小波分析工具箱原理与应用资料.rar
  • matlab小波分析工具箱原理与应用 清晰小容量版 比较基础
  • MATLAB小波分析工具箱的使用 1.在命令窗口输入:wavemenu 1.弹出窗口 点击需要的工具 加载数据:flie——>load——>signal 进入自己数据文件夹,点击需要分析的数据。 4.右边框1展示数据名称和长度;框2...

    MATLAB小波分析工具箱的使用

    1.在命令窗口输入:wavemenu在这里插入图片描述
    1.弹出窗口
    在这里插入图片描述

    1. 点击需要的工具
      在这里插入图片描述
    2. 加载数据:flie——>load——>signal 进入自己数据文件夹,点击需要分析的数据。
      在这里插入图片描述

    4.右边框1展示数据名称和长度;框2小波类型,有的小波有不同的版本;框4小波分解级数。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    4. 设置好右边参数后,点击Analyze
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本人倾情奉献,有关小波理论的《Matlab小波分析工具箱原理与应用》一本好书,对初学和进阶者均有一定的帮助。
  • 该书籍十分通熟易懂,并且有matlab案例,非常时候入门或者进阶。可以发现其中的精彩之处,与《小波十讲》搭配研究,更可以加深理论学习,matlab编程。(小波十讲我也上传了)。版权归书籍作者所有。
  • matlab小波分析工具箱常用函数

    千次阅读 2014-03-11 20:35:37
    matlab小波分析工具箱常用函数  1.Cwt :一维连续小波变换 格式:coefs=cwt(s,scales,'wavename')  coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot') scales:尺度向量,可以为离散值,表示为[a1,a2,a3……],...

    matlab小波分析工具箱常用函数  


    1.Cwt :一维连续小波变换

    格式:coefs=cwt(s,scales,'wavename')

               coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot')

    scales:尺度向量,可以为离散值,表示为[a1,a2,a3……],也可为连续值,表示为[amin:step:amax]

    2.dwt:单尺度一维离散小波变换

    格式:[ca,cd]=dwt(x,'wavename') %使用小波'wname'对信号X进行单层分解,求得的近似系数存放在数组cA中,细节系数存放在数组cD中

              [ca,cd]=dwt(x,lo-d,hi-d)

    先利用小波滤波器指令wfilters求取分解用低通滤波器lo-d和高通滤波器hi-d。

    [lo-d,hi-d]=wfilters('haar','d');

    [ca,cd]=dwt(s,lo-d,hi-d)

      DWT2是二维单尺度小波变换,其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解
      DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')

      WAVEDEC2是二维多尺度小波分解
      WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname'),其中N为大于1的正整数

      也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一层分解,而WAVEDEC2可以对输入矩阵X进行N层分解


    3.idwt:单尺度一维离散小波逆变换

    4.wfilters

    格式:[lo-d,hi-d,lo-r,hi-r]=wfilters('wname')

               [f1,f2]=wfilters('wname','type')

    type=d(分解滤波器)、R(重构滤波器)、l(低通滤波器)、h(高通滤波器)

    5.dwtmode 离散小波变换模式

    格式:dwtmode

              dwtmode('mode')

    mode:zdp补零模式,sym对称延拓模式,spd平滑模式

    6.wavedec多尺度一维小波分解

    格式:[c,l]=wavedec(x,n,'wname')%利用小波'wname'对信号X进行多层分解,n:尺度。

              [c,l]=wavedec(x,n,lo-d,hi-d)

     [C,L]=wavedec(X,1,’wname’)中返回的近似和细节都存放在C中,即C=[cA,cD],L存放是近似和各阶细节系数对应的长度

    7.appcoef 提取一维小波变换低频系数

    格式:A=appcoef(c,l,'wavename',N);%  利用小波'wname'从分解系数[c,l]中提取第N层近似系数

              A=appcoef(c,l,lo-d,hi-d,N)  N是尺度,可省略

    例:

    load leleccum;

    s=leleccum(1:2000)

    subplot(421)

    plot(s);

    title('原始信号')

    [c,l]=wavedec(s,3,'db1');

    ca1=appcoef(c,l,'db1',1);

    subplot(445)

    plot(ca1);

    ylabel('ca1');

    ca2=appcoef(c,l,'db1',2);

    subplot(4,8,17)

    plot(ca2);

    ylabel('ca2');

    8.detcoef  提取一维小波变换高频系数

    格式:d=detcoef(c,l,N),N尺度的高频系数

              d=detcoef(c,l,) 最后一尺度的高频系数

     例:

    load leleccum;

    s=leleccum(1:2000)

    subplot(421)

    plot(s);

    title('原始信号')

    [c,l]=wavedec(s,3,'db1');

    cd1=detcoef(c,l,1);

    subplot(445)

    plot(cd1);

    ylabel('cd1');

    cd2=detcoef(c,l,2);

    subplot(4,8,17)

    plot(cd2);

    ylabel('cd2');

    9.waverec 多尺度一维小波重构

    格式:x=waverec(c,l,'wavename')

              x=waverec(c,l,lo-r,hi-r)

             x=waverec(waverec(c,l,'wavename'),'wavename')

    10.upwlev 单尺度一维小波的重构

    格式:[nc,na,ca]=upwlev(c,l,'wname')

             [nc,na,ca]=upwlev(c,l,lo-r,hi-r)

    返回上一尺度的分解结构并提取最后一尺度的低频分量,等价于[c,l]=wavedec(x,N-1,'wavename')

    11.wrcoef 对一维小波系数进行单支重构

    格式:x=wrcoef('type',c,l,'wavename',N)

               x=wrcoef('type',c,l,'wavename')

              x=wrcoef('type',c,l,lo-r,hi-r,N)

              x=wrcoef('type',c,l,lo-r,hi-r)

     12.upcoef一维系数的直接小波重构
    格式:y=wrcoef('o',x,'wavename',N,L)
              y=wrcoef('o',x,'wavename',N)
              y=wrcoef('o',x,lo-r,hi-r,N,L)
    用来计算向量X(信号系数)向上N步的重构小波系数,N为正整数。O=a低频重构,d高频重构,L是对向量中间长度L进行重构。
    13.wpdec 一维小波包分解
    格式:T=wpdec(X,N,'wavename',E,P)
    14.wprec  一维小波包重构
    格式:X=wpdec(T)
    15.wpcoef 计算小波系数
    格式:X=wpdec(t,n)
              X=wpdec(t)
    16.wprcoef 小波包分解系数的重构,一维或二维小波包分析函数,每次只能对一个节点重构。多个节点可重复调用来实现
    格式:X=wprdec(t,n)
              X=wprdec(t)
    17.wpfun 小波包函数
    格式:[wpms,x]=wpfun('wname',num,prec)
    18.wpsplt 分解小波包
    格式:t=wpsplt(t,n)
              [t,ca,cd]=wpsplt(t,n)
              [t,ca,ch,cv,cd,]=wpsplt(t,n)
    19.wpjoin 重新组合小波包
    格式:t=wpjoin(t,n)
              [t,x]=wpjoin(t,n)        
              [t,x]=wpjoin(t)

    20.wpcutree 剪切小波包分解树

    格式:t=wpcutree(t,L)  L层对t树剪切

    21.besttree  计算最佳树

    格式:t=besttree(t)

             [T,E]=besttree(t)

             [T,E,N]=besttree(t)

    22.bestlevt  计算完整最佳小波包树

    格式:t=bestlevt(t)

               [T,E]=bestlevt(t)

    23.wp2wtree 从小波包树中提取小波树

    格式:t=wp2wtree(t)

    转自:http://blog.csdn.net/baijingjing425/article/details/7671870

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  • MATLAB小波分析工具箱使用(一)

    千次阅读 2016-07-15 17:05:36
    小波分析工具箱使用(一)   .wiz-todo, .wiz-todo-img {width: 16px; height: 16px; cursor: default; padding: 0 10px 0 2px; vertical-align: -10%;-webkit-user-select: none;} .wiz-todo-label { display: ...
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    <title>小波分析工具箱使用(一)</title>
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  • matlab小波分析工具箱常用函数[转]

    千次阅读 2013-04-11 12:14:59
    1.Cwt :一维连续小波变换 格式:coefs=cwt(s,scales,'wavename')  coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot') ...scales:尺度向量,可以为离散值,表示为[a1,a2,a3……],也可为连续值,表示为[amin:step:amax] ...
  • 格式:T=wpdec(X,N,'wavename',E,P) 14.wprec 一维小波包重构 格式:X=wpdec(T) 15.wpcoef 计算小波系数 格式:X=wpdec(t,n) X=wpdec(t) 16.wprcoef 小波包分解系数的重构,一维或二维小波包分析函数,每次只能对一...

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