创建与Haar小波相关的提升方案。

lscheme=提升方案(“小波”，“哈尔”）

lscheme =小波:'haar' LiftingSteps: [2 × 1] liftingStep NormalizationFactors: [1.4142 0.7071] CustomLowpassFilter: [] Details of LiftingSteps: Type: 'predict' Coefficients: -1 MaxOrder: 0 Type: 'update' Coefficients: 0.5000 MaxOrder: 0

利用提升方案获得信号的2级小波分解。检查近似系数和细节系数。

sig=0:7；[appC，detC]=lwt（sig，“LiftingScheme”lscheme,“水平”2);怎么会出现

appC =2×13.0000 11.0000

detC{1}

ans =4×10.7071 0.7071 0.7071 0.7071

detC{2}

ans =2×12.0000 2.0000

获得反变换并演示完美的重构。

xrec=ilwt（应用程序、测试程序、，“LiftingScheme”, lscheme);马克斯(abs (xrec (:) sig (:)))

ans = 2.6645 e15汽油

使用与提升方案关联的低通滤波器创建提升方案db4小波。

wv=“db4”；[卤,~,~ ~]= wfilters(西弗吉尼亚州);LS = liftingScheme (“CustomLowpassFilter”，{LoR}）；

创建与双正交模型关联的提升方案bior2.2小波。

lscheme=提升方案(“小波”，“生物2.2”）;

小波与 $$N$$消失矩与阶正交 $$N-1$$多项式。的bior2.2小波有两个消失矩。通过对1次多项式采样来创建一个信号。

sig = 1:16;

将提升方案应用于信号。在最精细的尺度上检查细节系数bior2.2小波正交于1次多项式。确认除了边界处的非零系数外，细节系数均为零。

[D] =轻型(团体,“LiftingScheme”, lscheme);D {1}

ans =8×10 0 0 0 0 0 5.6569

现在创建与Haar小波关联的提升方案。

lschemeH = liftingScheme (“小波”，“哈尔”）;

对信号应用提升方案。确认细节系数均为非零。由于Haar小波只有一个消失矩，因此小波与1次多项式不正交。

(啊,DH) =轻型(团体,“LiftingScheme”, lschemeH);DH {1}

ans =8×10.7071 0.7071 0.7071 0.7071 0.7071 0.7071