MATLAB实现基于CDF 9/7小波变换的多尺度信号分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Cohen-Daubechies-Feauveau 9/7双正交小波变换算法，支持一维/二维信号的多尺度分解与重构。提供完整的离散小波处理流程，可自定义分解级数，适用于信号处理、图像分析等领域。

详 情 说 明

基于CDF 9/7小波变换的多尺度信号分解与重构系统

项目介绍

本项目实现了Cohen-Daubechies-Feauveau 9/7双正交小波变换算法，提供完整的多尺度信号分解与重构功能。系统支持一维信号（如音频、传感器数据）和二维信号（如图像）的离散小波变换分析，采用提升小波变换架构和Mallat算法实现高效的多层分解，具备专业的可视化分析和误差评估能力。

功能特性

• 核心算法：完整实现CDF 9/7双正交小波变换算法
• 多尺度分解：支持指定层数的多级小波分解（默认3层）
• 信号类型：兼容一维时间序列和二维图像数据（灰度/彩色）
• 边界处理：提供对称延拓和周期延拓两种边界处理模式
• 完整流程：包含小波分解、系数分析和信号重构全流程
• 质量评估：自动计算MSE、PSNR等变换质量指标
• 可视化展示：生成小波系数分布图、各尺度分量对比图

使用方法

基本操作流程

1. 数据输入：支持.mat文件、数值数组或图像文件（.jpg/.png）作为输入
2. 参数配置：设置分解层数、边界处理模式等参数
3. 执行分析：运行小波分解与重构计算
4. 结果查看：获取分解系数、重构信号和质量评估报告
5. 可视化：查看小波系数分布和各尺度分量可视化结果

代码示例

% 加载信号数据 signal = load('data.mat');

% 设置分解参数（可选，使用默认值时可省略） params.level = 4; % 分解层数 params.mode = 'sym'; % 边界处理模式

% 执行小波分析 results = main(signal, params);

% 查看分析结果 disp(results.analysis); % 质量评估报告 imshow(results.visualization); % 可视化结果

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具包：需要信号处理工具箱和图像处理工具箱
• 内存建议：处理大型图像时建议4GB以上可用内存
• 显示要求：支持图形显示功能用于可视化输出

文件说明

主执行文件实现了系统的核心功能集成，包括信号数据的读取与预处理、小波变换参数的配置管理、CDF 9/7滤波器组的构建与优化、基于提升算法的小波分解计算、多尺度系数的组织与存储、完整重构流程的执行控制、变换误差的定量分析评估，以及分析结果的可视化展示生成。该文件作为系统的主要入口点，协调各功能模块的协同工作，确保整个小波分析流程的顺利执行。