wavelet函数

资 源 简 介

wavelet函数

详 情 说 明

小波分析作为信号处理领域的重要工具，通过不同尺度的基函数分解能有效提取信号特征。MATLAB的小波工具箱提供了便捷的实现方式，其中db4小波因其良好的正交性和紧支撑特性被广泛使用。

实现流程主要分为三个核心阶段：首先进行多级分解，将原始信号通过高通和低通滤波器拆解为近似系数和细节系数。这个过程可以根据需要设置分解层数，每层分解都会产生新的低频和高频分量。

在重构阶段，系统利用分解得到的系数进行逆向运算。值得注意的是，完美的信号重构需要满足小波基函数的正交性条件。db4小波正是满足这一条件的典型代表，它能确保重构过程不会引入额外失真。

误差分析模块通过计算原始信号与重构信号之间的差异，量化评估分解重构过程的精度。常用的评估指标包括均方误差和信噪比等参数，这些数据对于验证小波变换的可靠性至关重要。实际应用中，这种分析方法常用于信号去噪、特征提取等场景。