小波变换的MATLAB实现

资 源 简 介

小波变换的MATLAB实现

详 情 说 明

小波变换是一种强大的时频分析工具，特别适合处理非平稳信号。在MATLAB中，Wavelet Toolbox提供了完整的函数库来实现各类小波变换操作。

核心实现思路 基础分解与重构：通过`wavedec`函数实现多级分解，`waverec`进行信号重构。关键参数包括选择小波基（如db1/haar、sym4等）和分解层数。

时频可视化：使用`cwt`进行连续小波变换生成时频图，或通过`wscalogram`展示离散小波系数的能量分布。MATLAB的彩色映射功能可直观呈现不同频率分量随时间的变化。

阈值去噪：结合`ddencmp`和`wdencmp`函数实现基于小波的信号降噪。通过硬阈值或软阈值处理细节系数，有效分离噪声与有用信号。

应用扩展 对于图像处理，可调用`wavedec2`进行二维小波变换，常用于压缩和边缘检测。 通过自定义小波基（`wfilters`）可适配特定场景，如生物医学信号中的特征提取。

MATLAB的交互式工具（如Wavelet Analyzer App）也提供了无需编程的图形化操作界面，适合快速验证算法效果。