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文檔簡介
1、MATLAB小波分析與應用實踐,Wavemngr函數(shù) 小波管理器語法格式:wavemngr('add',FN,FSN,WT,NUMS,FILE)wavemngr('add',FN,FSN,WT,NUMS,FILE,B)wavemngr('del',N)wavemngr('restore')wavemngr('restore',IN2)OUT1
2、 = wavemngr('read')OUT1 = wavemngr('read',IN2)OUT1 = wavemngr('read_asc'),wavemngr('read'),% List initial wavelets families. ans =========================== Haar haar
3、 Daubechies db Symlets sym Coiflets coif BiorSplines bior ReverseBior rbio,Meyer meyr DMe
4、yer dmey Gaussian gaus Mexican_hat mexh Morlet morl Complex Gaussian cgau Shannon shan Frequency B-Spline
5、fbsp Complex Morlet cmor ==========================,wavemngr('read',1)ans =================================== Haar haar =============================
6、===== Daubechies db ------------------------------ db1db2db3db4 db5db6db7db8 db9db10db**
7、 ================================== Symlets sym ------------------------------ sym2sym3sym4sym5 sym6sym7sym8sym**
8、 ================================== Coiflets coif ------------------------------ coif1coif2coif3coif4 coif5
9、 ==================================,BiorSplines bior ------------------------------ bior1.1bior1.3bior1.5bior2.2 bior2.4bior2.6bior2.8bi
10、or3.1 bior3.3bior3.5bior3.7bior3.9 bior4.4bior5.5bior6.8 ================================== ReverseBior rbio ----------------------
11、-------- rbio1.1rbio1.3rbio1.5rbio2.2 rbio2.4rbio2.6rbio2.8rbio3.1 rbio3.3rbio3.5rbio3.7rbio3.9 rbio4.4rbio5.5rbio6.8 =================
12、=================………,waveinfo('db')DBINFO Information on Daubechies wavelets. Daubechies Wavelets General characteristics: Compactly supported wavelets with extremal phase and highest number of vanishing m
13、oments for a given support width. Associated scaling filters are minimum-phase filters. Family Daubechies Short name db Order N N strictly positive integer Examples
14、 db1 or haar, db4, db15 Orthogonal yes Biorthogonal yes Compact support yes DWT possible CWT possible Support width 2N-1 Filters
15、 length 2N Regularity about 0.2 N for large N Symmetry far from Number of vanishing moments for psi N Reference: I. Daubechies, Ten lectures on wavelets CBMS, SIAM, 61, 1994, 194-202
16、,Wfilters函數(shù) 小波濾波器[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('wname')[F1,F2] = wfilters('wname','type')[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('wname') computes four filters associated with the orthog
17、onal or biorthogonal wavelet named in the string 'wname'.[F1,F2] = wfilters('wname','type') returns the following filters:Lo_D and Hi_D (Decomposition filters) If 'type' = 'd'
18、 Lo_R and Hi_R (Reconstruction filters) If 'type' = 'r'Lo_D and Lo_R (Low-pass filters) If 'type' = 'l' Hi_D and Hi_R (High-pass filters) If 'type' = 'h',cwtContinuous
19、 1-D wavelet coefficientsSyntax COEFS = cwt(S,SCALES,'wname')COEFS = cwt(S,SCALES,'wname','plot')COEFS = cwt(S,SCALES,'wname',PLOTMODE)COEFS = cwt(S,SCALES,'wname',PLOTMODE,XL
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