小波变换是一种强大的数学工具,用于分析信号的时频特性。在MATLAB中,你可以使用内置的小波变换函数来进行小波分析。以下是一个基于你的提示的小波变换MATLAB代码示例: 导入或生成需要进行小波变换的数据: 你可以使用MATLAB内置的数据集,或者生成自己的数据。这里我们生成一个简单的正弦波数据作为示例。 matlab Fs = 100...
```matlab 小波变换MATLAB算法代码 clc; clear all; close all; 生成一个信号 Fs = 1000; % 采样频率 t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量 f1 = 50; % 信号频率1 f2 = 120; % 信号频率2 x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 信号 绘制原始信号 figure; plot(t, x); title('...
小波变换的这一特性使得它在许多领域,如信号处理、图像处理、通信、地震学、生物医学工程等,都有着广泛的应用。 下面是一个使用小波变换对信号进行分解和重构的例子(使用了 MATLAB 的小波工具箱中的函数): % 创建一个合成信号,它由两个频率分量组成 t = 0:0.001:1; %时间向量f1 = 5; %频率分量1 f2 = 20...
求小波变换图像降噪的matlab代码 load wbarb; % 装载原始图像 subplot(221); % 新建窗口 image(X); % 显示图像 colormap(map); % 设置色彩索引图 title('原始图像'); % 设置图像标题 axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示 init=2055615866; % 初始值 randn('seed',init); % 随机值 XX=X+...
Matlab基于连续小波变换(CWT),将一维信号批量生成时频图的源代码。此示例中,原始信号data是30*1280的格式,一共30条信号,信号长度为1280。最终生成30张时频图。生成的图像可用于后续的深度学习分类或其他处理。附详细的说明文档。 程序工作如下: 1、加载信号,定义好采样频率。
1、二维小波变换MATLAB实现,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,...
在MATLAB中进行小波变换可以使用“cwt”函数。具体的代码如下所示: ```matlab scales = 1:1:128; 小波尺度范围 cwt_data = cwt(time_data,scales,'mexh'); 进行小波变换 imagesc(abs(cwt_data)); 绘制小波变换的时频图 ``` 上面的代码中,首先定义了小波尺度范围“scales”,然后利用“cwt”函数进行了小波...
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤...
小波变换-图像融合matlab代码 X1=imread('IR.bmp','bmp'); X2=imread('VIS.bmp','bmp'); %figure(1); %imshow(X1); %g1=1/255.*X2; %figure(2); %imshow(X2); PIC1=double(X1); PIC2=double(X2); %PIC2=X2; X1=PIC1; X2=PIC2; %定义滤波窗口； fw=1/16.*[14641]; z=3...