matlab小波分析程序 matlab小波分析程序最新完整

在MATLAB中进行小波分析通常涉及以下几个步骤：加载数据、选择适当的小波基函数、进行小波变换、分析变换结果、以及进行重构，下面是一个简单的MATLAB小波分析程序的示例，包括必要的注释和解释。

% 清除工作空间变量
clear; clc;
% 加载数据
% 这里我们使用MATLAB内置的信号作为示例
[signal, fs] = audioread('trumpet.wav'); % 读取音频文件
signal = signal(:,1); % 取单通道信号
% 选择小波基和分解层数
waveletFunction = 'db1'; % 使用Daubechies小波（db1）
levels = 5; % 分解层数
% 进行小波分解
[coeffs, lengths] = wavedec(signal, levels, waveletFunction);
% 显示分解结果
subplot(2,1,1);
plot(coeffs);
title('小波分解系数');
xlabel('系数索引');
ylabel('系数幅度');
% 分析小波变换结果
% 提取近似系数和细节系数
approx = appcoef(coeffs, lengths, waveletFunction, levels);
details = cell(levels-1, 1);
for i = 1:levels-1
    details{i} = detcoef(coeffs, lengths, i);
end
% 显示近似系数和细节系数
subplot(2,1,2);
plot(approx);
title('近似系数');
xlabel('系数索引');
ylabel('系数幅度');
% 显示第一层细节系数
figure;
plot(details{1});
title('第一层细节系数');
xlabel('系数索引');
ylabel('系数幅度');
% 重构信号
reconstructed = waverec(coeffs, lengths, waveletFunction);
% 比较原始信号和重构信号
figure;
plot(signal);
hold on;
plot(reconstructed);
legend('原始信号', '重构信号');
title('信号重构');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
% 计算重构误差
error = norm(signal - reconstructed);
disp(['重构误差: ', num2str(error)]);

程序解释：

1、数据加载：我们使用audioread函数加载一个音频文件，这里我们使用了一个名为trumpet.wav的文件，我们取信号的第一个通道。

2、小波基和分解层数：我们选择Daubechies小波（db1）作为小波基，并设置分解层数为5。

3、小波分解：使用wavedec函数进行小波分解，得到分解系数coeffs和每层的长度lengths。

4、显示分解结果：使用plot函数绘制分解系数。

5、分析小波变换结果：提取近似系数和每层的细节系数，并分别绘制它们。

6、重构信号：使用waverec函数根据分解系数重构信号。

7、比较原始信号和重构信号：绘制原始信号和重构信号的对比图，并计算重构误差。

8、计算重构误差：使用norm函数计算原始信号和重构信号之间的误差。

这个程序是一个简单的小波分析示例，展示了如何在MATLAB中进行小波变换、分析和重构，在实际应用中，你可能需要根据具体问题选择合适的小波基和分解层数，以及进行更复杂的分析和处理。