主要内容

信号分析

抽取和非抽取的一维小波变换,一维离散小波变换滤波器组,一维双树变换,小波包

使用离散小波变换、双树变换和小波包分析信号。

功能

全部展开

wavedec 一维小波分解
waverec 一维小波重建
dwtfilterbank 离散小波变换滤波器组
dualtree 金斯伯里q移一维双树复小波变换
idualtree 金斯伯里q移一维逆双树复小波变换
鸡尾酒疗法 哈尔一维小波变换
ihaart 一维哈尔小波逆变换
dddtree 双树双密度一维小波变换
idddtree 双树双密度一维小波逆变换
tqwt 可调q因子小波变换
itqwt 逆可调q因子小波变换
tqwtmra 可调q因子多分辨率分析
方法进行 多信号一维小波包变换
idwpt 多信号一维小波包逆变换
wpdec 小波包分解
wprec 小波包一维重构
wpcoef 小波包系数
wprcoef 重构小波包系数
besttree 最佳树小波包分析
wpspectrum 小波包谱
otnodes 二叉小波包树的序终端节点
depo2ind 节点深度位置到节点索引
ind2depo 节点索引到节点深度位置
modwt 最大重叠离散小波变换
imodwt 逆最大重叠离散小波变换
modwtmra 基于MODWT的多分辨率分析
modwtcorr 基于最大重叠离散小波变换的多尺度相关
modwtvar 最大重叠离散小波变换的多尺度方差
modwtxcorr 基于最大重叠离散小波变换的小波互相关序列估计
swt 一维离散平稳小波变换
iswt 一维离散平稳小波逆变换
modwpt 最大重叠离散小波包变换
imodwpt 逆最大重叠离散小波包变换
modwptdetails 最大重叠离散小波包变换细节
dwtleader 多重分形一维小波先导估计
wfbm 分数布朗运动合成
wfbmesti 分数布朗运动的参数估计
appcoef 一维近似系数
dddtreecfs 提取双树/双密度小波系数或投影
detcoef 一维细节系数
dtfilters 过采样小波滤波器组的分析与综合滤波器
dwtmode 离散小波变换扩展模式
dyaddown 二元将采样
dyadup 二元upsampling
measerr 信号或图像近似值的质量度量
qbiorthfilt 一级双树双正交滤波器
qorthwavf 金斯伯里Q-shift过滤器
plotdt 绘制双树或双密度小波变换
tnodes 确定终端节点
treedpth 树的深度
wavemngr 小波经理
wenergy 用于一维小波或小波包分解的能量
wextend 扩展向量或矩阵
wmaxlev 最大小波分解能级
wpviewcf 绘制小波包彩色系数
wrcoef 从一维小波系数重构单个分支
wvarchg 寻找方差变化点

应用程序

信号多分辨率分析 将信号分解成时间对齐的分量

主题

严格采样DWT

时间序列数据和图像的哈尔变换

使用哈尔变换分析信号变异性,创建信号近似和水印图像。

边界效应

使用零填充、对称和平滑填充补偿离散小波变换的边界效果。

Nondecimated DWT

基于双树小波变换的解析小波

利用双树复小波变换建立近似解析小波。

小波互相关用于超前滞后分析

测量两个信号在不同尺度上的相似性。

非抽取离散平稳小波变换

利用平稳小波变换恢复小波平移不变性。

严格采样和过采样小波滤波器组

了解树状结构的多速率滤波器组。

密度估计

基于小波的密度估计

利用小波进行非参数概率密度估计。

分形分析

一维分数布朗运动合成

合成一维分数阶布朗运动信号。

多重分形分析

利用小波导波来表征局部信号的规律性。

小波包分析

小波包

采用按位置、尺度、频率进行小波包分解的方法对一维和二维信号进行小波分解。

一维小波包分析

使用小波分析仪应用程序用小波包分析信号。

二维小波包分析

使用小波分析仪应用程序用小波包分析图像。

小波包:分解细节

这个例子展示了小波包与离散小波变换(DWT)的区别。

特色的例子