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Matlab中的小波分析工具箱（Wavelet Toolbox,Ver.1.0) Matlab小波分析工具箱提供了一个可视化的小波分析工具，是一个很好的算法研究和工程设计，仿真和应用平台。特别适合于信号和图像分析，综合，去噪，压缩等领域的研究人员。 小波分析工具箱的七类函数： 常用的小波基函数。 连续小波变换及其应用。 离散小波变换及其应用。 小波包变换。 信号和图像的多尺度分解。 基于小波变换的信号去噪。 基于小波变换的信号压缩。 常用的小波基函数： 怎样获取小波基的信息： 在Matlab窗口键入“waveinfo(‘参数名’） 计算小波滤波器系数的函数： 用于验证算法的数据文件： 连续小波变换： 格式： coefs=cwt(s,scales,’wname’) coefs=cwt(s,scales,’wname’,’plot’) 说明： s:输入信号 scales: 需要计算的尺度范围 wname:所用的小波基 plot: 用图像方式显示小波系数 例子： c = cwt(s,1:32,meyr) c = cwt(s,[64 32 16:-2:2],morl) c = cwt(s,[3 18 12.9 7 1.5],db2) 一维离散小波变换： dwt [cA,cD]=dwt(X,’wname’) [cA,cD]=dwt(X,H,G) 其中：cA ：低频分量， cD：高频分量 X：输入信号。 wname：小波基名称 H：低通滤波器 G：高通滤波器 多层小波分解： [A,L]=wavedec(X,N，’wname’) [A,L]=wavedec(X,N,H,G) 其中：A ：各层分量， L：各层分量长度 N：分解层数 X：输入信号。 wname：小波基名称 H：低通滤波器 G：高通滤波器 其他的一维函数： 抽样： dyaddow 补零插值：dyaup 滤波器生成：qmf,orthfilt,wfilters 反变换：idwt,idwtper, 重构： upwlev,waverec,wrcoef, 二维离散小波变换： dwt2 [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,H,G) 其中：cA ：低频分量， cH：水平高频分量 cV：垂直高频分量 cD：对角高频分量 X：输入信号。 wname：小波基名称 H：低通滤波器 G：高通滤波器 二维信号的多层小波分解： [A,L]=wavedec2(X,N，’wname’) [A,L]=wavedec2(X,N,H,G) 其中：A ：各层分量， L：各层分量长度 N：分解层数 X：输入信号。 wname：小波基名称 H：低通滤波器 G：高通滤波器 其他的二维函数： 对变换信号的伪彩色编码：wcodemat 反变换：idwt2,idwtper2, 重构： upwlev2,waverec2,wrcoef2, 小波包分解： 树操作 小波包分析函数： 信号去噪与压缩： 在小波变换域上进行阀值处理。 其他的免费软件工具： Wavelab David Donoho在斯坦福大学开发的Matlab程序库，必威体育精装版版本为Wavelab 0.802，有1200多个文件。 LastWave 小波信号和图像处理软件，用C语言编写，可在Unix和Macintosh上运行。 下载地址： 值得关注的几个发展方向： 提升小波变换（Lifting scheme wavelet transform) 多小波变换（Multiwavelet transform) 线调频小波变换(chirplet transform)。 提升小波变换（Lifting scheme wavelet transform) 多小波变换： 在图像处理和信号分析的实际应用中，我们需要小波具有正交性