获取ECG信号的MODWT并演示完美的重建。

加载心电信号数据，得到MODWT。

负载wecg;

获取MODWT和反MODWT。

w = modwt (wecg);xrec = imodwt (w);

用l -∞范数表示原始信号和重构信号之间的差异是非常小的。原始信号与重构信号之间最大的绝对差在 $$1.0^{-1.2.}$$，显示了完美的重建。

规范(abs (xrec -wecg)、正)

ans=2.3255e-12

获取德国马克-美元汇率数据的MODWT，并演示完美重建。

装载德国马克-美国马克。美元汇率数据。

负载马克/美元;

获取MODWT和反MODWT使用“db2”小波。

wdm = modwt (DM_USD,“db2”)；xrec=imodwt（wdm，“db2”）;

用l -∞范数表示原始信号和重构信号之间的差异是非常小的。原始信号与重构信号之间最大的绝对差在 $$1.0^{-1.3.}$$，显示了完美的重建。

标准（abs（xrec'-DM_USD），Inf）

ans = 1.6370 e-13

使用Fejer Korovkin滤波器获得ECG信号的MODWT。

加载心电数据。

负载wecg;

创建8系数的Fejer-Korovkin过滤器。

[Lo，Hi]=wfilters(“fk8”）;

获得MODWT和逆MODWT。

wtecg=modwt（wecg，Lo，Hi）；xrec=imodwt（wtecg，Lo，Hi）；

绘制原始数据和重建。

次要情节(2,1,1)情节(wecg)标题(心电信号的)；子地块（2,1,2）地块（xrec）标题(“重建”)

将心电信号的MODWT降至最高电平，并在第3级得到心电信号在尺度空间上的投影。

加载心电数据。

负载wecg;

获得MODWT。

wtecg = modwt (wecg);

获取ECG信号在屏幕上的投影 $$v_{3.}$$，通过使用imodwt作用

v3proj=imodwt（wtecg，3）；

绘制原始信号和投影。

次要情节(2,1,1)情节(wecg)标题(原始信号的) subplot(2,1,2) plot(v3proj) title(“投影V3”)

注意，ECG中R波的尖峰特征在 $$v_{3.}$$通过检查第三级的小波系数，可以看到缺失的细节。

绘制三级小波系数。

图表（wtecg（3，：））标题(“第三级小波系数”)

通过对南方涛动指数数据的反射边界处理获得反MODWT。采样周期为一天。imodwt与“反射”选项假定输入矩阵是modwt输出，是原始信号长度的两倍。imodwt反射边界处理将每个尺度上的小波和尺度系数的数量减少一半。

负载soi; wsoi=modwt（soi，4，“反射”)；xrecsoi=imodwt（wsoi，“反射”）;

用l -∞范数表示原始信号和重构信号之间的差异是非常小的。原始信号与重构信号之间最大的绝对差在 $$1.0^{-1.1.}$$，显示了完美的重建。

规范(abs (xrecsoi soi)、正)

ans=1.6421e-11

加载23通道脑电图数据Espiga3[2].通道按列排列。数据采样频率为200 Hz。

负载Espiga3

得到最大重叠离散小波变换到最大水平。

w=modwt（Espiga3）；

重建多通道信号。绘制原始数据并进行重建。

xrec=imodwt（w）；子地块（2,1,1）地块（Espiga3）标题(“原始数据”)子地块(2,1,2)地块(xrec) title(“重建”)