基于MATLAB的Wavelab小波变换工具箱功能扩展与实现

资 源 简 介

本项目集成Wavelab工具箱核心功能，实现对离散小波变换、连续小波变换的优化执行，扩展Meyer、Daubechies等多种小波基函数支持，为信号处理提供完整的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于Wavelab的小波变换MATLAB工具箱研究与实现

项目介绍

本项目基于Wavelab工具箱，对小波变换的核心算法进行了功能集成与扩展，提供了一套完整的MATLAB小波分析工具。支持一维信号与二维图像的多种小波变换分析、处理及量化评估功能，适用于信号去噪、图像压缩、多分辨率分析等应用场景。

功能特性

• 基础变换：实现离散小波变换(DWT)、连续小波变换(CWT)等核心算法
• 丰富小波基：支持Meyer、Daubechies系列等多种小波基函数
• 多维信号处理：提供一维信号与二维图像的小波分解、重构及分析能力
• 高级应用：集成小波阈值去噪、信号压缩、图像多分辨率分析及小波包分解等实用功能
• 量化评估：输出分解重构误差分析、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)等定量指标

使用方法

1. 输入数据准备：

- 一维信号：支持.mat、.txt格式向量文件 - 二维图像：支持.jpg、.png格式的灰度/彩色图像

1. 参数设置：

- 小波分解层数（默认3层） - 阈值处理方法（软阈值/硬阈值等）

1. 执行分析：

- 运行主程序即可获得小波系数、重构结果、误差分析图及量化评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，实现了信号/图像的自动载入、小波基选择与参数配置、多层级小波分解与重构运算、阈值去噪与压缩处理、结果可视化以及重构精度与信噪比的定量计算与分析。