MATLAB小波分析与应用:30个案例分析 全书所有知识点的讲解通俗易懂,30个贴近生活又具有一定代表性的实例助读者全面学习并应用MATLAB和小波分析的相关知识。本书在MATLAB中文论坛有专门的“在线交流”平台,读者在学习过程中遇到问题,不妨过来跟崔丽老师交流交流。
例如`[c,l] = wavedec(data,n,wname)`,这里`data`是原始数据,`n`是分解层数,`wname`是小波名称。`c`中包含了小波分解后的系数,这些系数就是从原始数据中提取出的不同尺度和细节的特征数据。通过合理地选择分解层数和小波基函数,可以根据需求准确提取数据中的特征信息,为后续的分析如信号去噪、特征识别等奠定...
在matlab中实现小波分析的代码简洁而高效。 首先,加载信号数据。例如,对于一个一维信号向量`x`,若要进行离散小波变换(dwt),可使用`[c, l] = wavedec(x, n, 'wname')`,其中`n`是分解层数,`wname`是小波基名称,`c`为小波分解系数,`l`为系数长度向量。 进行小波重构时,利用`xrec = waverec(c, l, 'w...