1樓：匿名使用者
是，但使用時要通過小波係數進行重構，小波係數在實際中通常無法直接應用的。
請問小波分析中的近似係數和細節係數的橫座標、縱座標都代表什麼？
2樓：
你說的是細節和逼近，那麼就是dwt，如果是係數沒有重構，則橫座標是點數，縱座標就是系數值，都沒有單位，更談不上頻率。小波變換除了cwt可以做時－頻圖，牽扯頻率，其他所有的變換都是在小波域進行的，通常可以認為是偏向時域的操作，都和頻率值沒有關係。
matlab中利用離散小波分解之後的影象的高低頻的係數為什麼不是原圖的一半 5
3樓：
你的那些問題多年前就回答過了，有空提問還不如自己查詢，你這個問題可參考
小波多尺度分解後的近似訊號和細節訊號，是不是可以理解細節訊號對應小波變換，而近似訊號對應什麼呢？？
4樓：耕在沙場
乙個訊號經小波多尺度分解後，近似訊號（概貌）對應分解的低頻係數；細節訊號對應著高頻係數，你上面的理解不準確。
5樓：匿名使用者
細節訊號是訊號高頻成分，近似訊號是低頻成分
6樓：背影無忌
細節訊號一般對應訊號的高頻部分，近似訊號為低頻部分~~
7樓：匿名使用者
概念理解問題。很少有人去區分什麼是小波變換，什麼是小波分解。
matlab小波變換的係數和恢復問題
8樓：塗顏帥
cs是個好東西，首先非零個數可以直接用find， length( find(a~=0) ) 就是a中非零元素的個數。
求解1範數有工具包的，l1-magic.
你要得到右圖，第一步需要把小波基寫成矩陣phi，假設要分解的訊號是y, 利用l1magic 求解 y=a*phi*x , a是測量矩陣，如果你只是想用小波分解y，a取1就好了。 得到的x才是稀疏的，否則直接小波分解，得到的係數一般不稀疏
多看看壓縮感知的基礎，l1magic 也可以適當了解他的用法，對你肯定有幫助
關於小波變換後的係數
9樓：
第乙個問題：ll2部分的大小是128*128，你說是深度就是小波變化的級數，級數增加1，影象大小縮小一半，所以第一級變換後ll大小為256*256，第二級變換後大小為128*128。
第二個問題：影象變換後的畫素值就是小波變換的系數值。
第三個問題：係數意義你這圖已經表達的很清楚了，第一級變換後hh為高頻資訊一般顯示影象中45度和135度的方向資訊；ll為低頻資訊，顯示影象的輪廓資訊，hl和lh為介於高頻和低頻之間的資訊，hl能顯示影象中的豎直資訊，lh顯示影象中的水平資訊。總體來說ll稱為低頻部分，hh，hl和lh稱為高頻部分，低頻為輪廓資訊，高頻為細節資訊。
希望能幫到你。
小波分析中各層的細節係數代表什麼意思啊？實在是搞不明白小波中的下取樣和上取樣的意思？
10樓：匿名使用者
比如說乙個離散的訊號進來[2,4,6,3,5,9],這其中由6個數，小波變換首先會將這個訊號所攜帶的資訊進行壓縮，得到3個資訊進行儲存，那麼這些資訊就是有這些小波係數來表徵的。因為乙個訊號會有不同的頻率成分，而細節係數代表它的高頻部分。
小波中的下取樣就是對訊號進行隔點取樣，目的就是為了將資訊進行壓縮儲存。
小波中的上取樣就是隔點插零，目的是為重構訊號。
11樓：匿名使用者
常用symn系列，dbn系列
matlab小波包和小波分析
12樓：
問題1是對
的；問題2也是對的；
問題3的前半部分，對於頻段的計算也是對的，但是「比較各個頻段的幅值，就可知道訊號的頻率成分」是錯的。小波變換不是純頻域的方法，所以通常的應用是不合適用頻率描述分析的，到了計算結果的頻段這一步已經就完成了。你要得到各個層次結果的頻率值需要將各個層次的結果做fft，然後根據你前面的各個頻段算出fft後的頻率值，還要使用centfrq函式算出各層分解時所用小波基的中心頻率，然後在fft的結果中識別出不是中心頻率引起的那些幅值較高的頻率值，將所有分解層次的所有結果的所有fft結果的所有這些頻率值識別出來才是訊號的頻率成分，而且其中多半會帶有原始訊號沒有的假頻率，這些頻率是小波包分解運算時產生的，所以，你看初學小波的人總是喜歡用小波分解去算訊號的頻率，實際上小波分析根本就不是這麼用的，matlab中小波分析就很少和頻率掛鉤，建議你別再和頻率較勁了，那是純頻域的概念，我覺得甚至不適合來描述小波的概念。
最後的問題，除了0~fn/2^n頻段是近似係數，其它所用頻段都是細節係數，但這時候可能已經不能用「高頻」這個詞描述了，因為可能這些細節係數的頻率也並不高了，所以用細節係數更適合。
matlab小波分解與重構,matlab中怎樣實現多層小波重構
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關於MATLAB小波分析，matlab小波分析
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用matlab做小波分析，小波分析在matlab中實現的具體步驟
內容來自使用者 李雲西 1緒論1.1概述 小波分析是近15年來發展起來的一種新的時頻分析方法。其典型應用包括齒輪變速控制，起重機的非正常噪聲，自動目標所頂，物理中的間斷現象等。而頻域分析的著眼點在於區分突發訊號和穩定訊號以及定量分析其能量，典型應用包括細胞膜的識別，金屬表面的探傷，金融學中快變數的檢...