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小波应用范例 【例 1-10】已知序列试绘制及 其Fourier变换的幅值图，并用变换后的数值求解逆变换，其中采样频率为。 我们知道，假定采样频率为 (即的采样间隔进行采样)，则该信号包含有和两种频率的波，其振幅均为1。 程序如下： clf %清除图形框的内容 N=100;dt=1; %设置最大点数 n=0:N-1; t=n*dt; %给出时间序列 xn=cos(2*pi*0.24*t)+cos(2*pi*0.26*t); %给出原始信号的值序列 Xk=fft(xn,N); %对原始信号进行Fourier变换 magXk=abs(Xk);phaXk=angle(Xk); %求出Fourier变换的振幅和相位 subplot(2,2,1),plot(t,xn); xlabel('时间/s') %绘出原始信号 title('原始信号(N=100)'); xx=ifft(Xk,N); %Fourier逆变换 x=real(xx); %取变换后的实部，如做实验可以验证其虚部为零 subplot(2,2,2),plot(

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提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法，将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络，作为SVM方法的特征输入，对训练样本进行训练，再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别，同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明，SVM方法具有较高的识别精度，能够对呼吸音状态进行识别，同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于 SVM 方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度，可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。

墨西哥帽子matlab代码小波分析 一维小波分析。 Matlab代码执行一维小波分析。 注意：调用wavelet_run_script，它将依次调用所需的子函数。 基于来自Geoff Spedding的二维小波代码以及来自科罗拉多大学的Christopher Torrence和Gilbert P. Compo的小波代码。 致谢''小波软件由C.Torrence和G.Compo提供，可通过以下网址获得：'' 支持的小波：-莫雷特-墨西哥帽 -普拉布·塞拉潘（Prabu Sellappan）

针对脑电信号的注意力识别精度问题，本文应用深度森林的算法进行仿真研究。首先对原始脑电信号通过小波分析进行预处理去噪，然后采用深度森林的方法进行分类识别。实验分别对6位受试者在注意和非注意两种状态下的脑电信号进行分析，结果表明，对注意力状态识别的准确率达到了95%以上，同时对通用数据库中清醒和睡眠两种状态下的脑电数据进行识别，也取得了较高的识别率，结果证明了该算法对脑电信号注意力识别的准确率是可靠的。

这本书主要介绍了用Matlab7实现小波分析理论的用例，很使用的啊（对于搞数值计算的啊）

书上的代码都有，很有参考价值，每个程序都有题号说明，程序大部分可直接运行

 对脉搏波信号进行分析之前，对信号的去噪非常重要，本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪，分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析，通过大量实验对比，比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪，得到了满意的去噪效果。