小波的分解和重构在很多领域都有运用。
第一： matlab中相关小波函数
1、 wavedec: Multilevel 1-D wavelet decomposition 小波分解
[C,L] = wavedec(X,N,'wname')
[C,L] = wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)
-
Lo_D, the decomposition low-pass filter -
Hi_D, the decomposition high-pass filter -
X is signal，N is layer，C 是小波系数 ,L是小波.
2、 detcoef: Multilevel 1-D wavelet detail coefficients 小波细节系数，目的是获取上图种的cDx
D = detcoef(C,L,N)
D = detcoef(C,L)
3、appcoef ：1-D approximation coefficients 小波近似系数， 目的是获取cA
A = appcoef(C,L,'wname',N)
A = appcoef(C,L,'wname')
A = appcoef(C,L,Lo_R,Hi_R)
A = appcoef(C,L,Lo_R,Hi_R,N)
4、 waverec : Multilevel 1-D wavelet reconstruction 小波重构
X = waverec(C,L,Lo_R,Hi_R)
X = waverec(C,L,'wname')
X = appcoef(C,L,'wname',0)
第二： 案例
用小波分解重构函数后，用MSE 来进行比较分析
eg1： 小波信号分解到a1 ,和b1 然后重构信号。
eg2： 小波分解到第三层重构信号
eg3: 小波分解到第三层，但是通过第二层的a2,d2,d1,最后重构部分要加上length(ecg)
eg4: idwt 重构函数：
