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采用多孔trous算法(undecimated wavelet transform)实现小波变换
- clear;clc;
- %% 1.生成信号
- f=50; % 频率
- fs=800; % 采样率
- T=128; % 信号长度
- n=1:T;
- %y=yuanshishuju
- y=sin(2*pi*f*n/fs)+2*exp(-f*n/(4*fs)); % 信号
- % y=circshift(y.',3).';
- %% 2.正变换
- l1=wfilters('db4','l')*sqrt(2)/2; % 参考低通滤波器
- l1_zeros=[l1,zeros(1,T-length(l1))]; % 低通滤波器1
- h1=wfilters('db4','h')*sqrt(2)/2; % 参考高通滤波器
- h1_zeros=[h1,zeros(1,T-length(h1))]; % 高通滤波器1
- low1=ifft(fft(y).*fft(l1_zeros)); % 低频分量1
- high1=ifft(fft(y).*fft(h1_zeros)); % 高频分量1
- l2=dyadup(l1); % 原滤波器插值
- l2_zeros=[l2,zeros(1,T-length(l2))]; % 低通滤波器2
- h2=dyadup(h1); % 原滤波器插值
- h2_zeros=[h2,zeros(1,T-length(h2))]; % 高通滤波器2
- low2=ifft(fft(low1).*fft(l2_zeros)); % 低频分量2
- high2=ifft(fft(low1).*fft(h2_zeros)); % 高频分量2
- %% 3.反变换
- lr2=circshift(l2_zeros(end:-1:1).',1).'; % 重构低通滤波器2
- hr2=circshift(h2_zeros(end:-1:1).',1).'; % 重构高通滤波器2
- lr1=circshift(l1_zeros(end:-1:1).',1).'; % 重构低通滤波器1
- hr1=circshift(h1_zeros(end:-1:1).',1).'; % 重构高通滤波器1
- lowr=(ifft(fft(low2).*fft(lr2))+ifft(fft(high2).*fft(hr2))); % 重构低频分量1(lowr=low1)
- r_s=(ifft(fft(lowr).*fft(lr1))+ifft(fft(high1).*fft(hr1))); % 重构源信号(r_s=y)
- %% 4.绘图
- figure(1);
- plot(y);
- title('源信号');
- figure(2);
- plot(low1,'r');
- hold on;
- plot(low2,'b');
- legend('第一层低频','第二层低频');
- figure(3);
- plot(high1,'r');
- hold on;
- plot(high2,'b');
- legend('第一层高频','第二层高频');
- figure(4);
- plot(low1,'r');
- hold on;
- plot(lowr,'b.');
- legend('第一层低频','重构第一层低频');
- figure(5);
- plot(y,'r');
- hold on;
- plot(r_s,'b.');
- legend('源信号','重构信号');
- disp(norm(low1-lowr))
- disp(norm(y-r_s))
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转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7c97a00101a0dd.html
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