MATLAB中实现图像分解和重构的命令主要有dwt2(idwt2)和 wavedec2( waverec2)。其中，进行一层小波分解的命令为dwt2，对应的小波重构命令为idwt2；进行多层分解的命令为wavedec2，对应的重构命令为 wavered2。

一维信号小波分解和重构实例演示 关于该程序的详细用法，可参考博客： https://blog.csdn.net/m0_70745318/article/details/124787057

方向波变换的很重要的一步操作，陪集分解和重构 保证了采样的程序代码

小波分解和重构的信息代码，可以帮助大家学习小波的分解与重构。

小波包分解与重构多种特征提取MATLAB代码 内容概要：该资源为博主自己编写，内含小波包分解与重构，小波包分解与重构后的频谱分析，小波包升降采样，小波包能量熵，小波包能量，小波包能量占比三种特征提取方法，内含封装好的特征提取函数，内含详细代码注释，更换输入数据就可直接运行，可直接更换小波包基函数，可直接生成特征向量，。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

小波分解与重构 matlab程序 适合入门者学习程序

程序包括小波8层、9层和10层分解，并重构第八层或者第九层细节系数…………………………………………………………

分解信号重构Matlab代码筛选银行 理论在数字信号处理中，经常需要将信号分解为低频带和高频带，之后需要将它们组合以重建原始信号。 这样的例子可以在子带编码（SBC）中找到。2通道滤波器组也被称为正交镜像滤波器（QMF）组，因为它们使用了功率互补滤波器。 下采样和上采样乘以2的2通道滤波器组的框图如下所示。此方法的优点在于，可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 该方法的优点是可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 Matlab音频代码-audio.m黑白imagebw彩色图像

分解信号重构Matlab代码降噪银河光谱 光谱数据去噪代码 目录 介绍 该存储库包含专为光谱数据的去噪设计的MATLAB代码和脚本。 所提出的方法通过利用稀疏表示（SR）学习框架，从其对应的噪声获取版本中合成了去噪频谱轮廓。 根据SR框架，可以将各种光谱图表示为从学习过的完整字典中得出的元素的稀疏线性组合。 依存关系 数据集 数据集包含模拟的宇宙学数据，这些数据是根据即将到来的欧几里得卫星星系调查建模的。 具体来说，该数据集包含13709个星系的全光谱能量分布（SED）示例，每个示例都在3750个波长为1.1-2.0微米的波长上对光谱轮廓进行编码。 我们利用7000个示例来训练耦合字典，并在其余示例上评估所提出方法的性能。 噪音条件 高SNR ：在Euclid的通量极限处，Ha线的峰值为3.5 sigma。 中等SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量为3.5 sigma。 这是官方调查规范。 低SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量处于噪声水平（sigma = 1）。 在此示例中，我们以中等SNR噪声条件进行实验。 辞典 关于字典训练阶段，我们基于ADMM稀疏耦合字

二维二进小波的快速分解与重构算法matlab实现-ex7-4.rar 使用matlab来实现非正交二次样条二维二进小波的快速分解和重构 编程实现例7.4中可分离二维二进小波的快速分解与重构算法 算法实现 使用matlab来实现非正交二次样条二维二进小波的快速分解和重构，实现的函数说明如下 l function [a, d1, d2] = swt1_decomp 函数功能：      二维二进小波分解 输入参数： x – 待分解的二维数组 n – 分解的级数 h – 分解低通滤波器系数 g – 分解高通滤波器系数 输出参数： a – 逼近矩阵 d1 – 水平细节信息矩阵 d2 – 竖直细节信息矩阵 l function x = swt1_recon 函数功能：      二维二进小波重构 输入参数： a – 逼近矩阵 d1 – 水平细节信息矩阵 d2 – 竖直细节信息矩阵 n – 重构的级数 h – 重构低通滤波器系数 g – 重构高通滤波器系数 l – 重构滤波器系数 输出参数： x – 重构的二维数组 在实现以上函数时主要用到了以下wavelet toolbox中的函数: l wconv函数对二维数组和滤波器进行卷积运算 l wextend函数在卷积前对二维图像进行周期延拓 l wkeep函数对卷积结果进行截断 还用到了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。 测试结果 以下是使用所实现的算法对二维图片的测试结果 图片大小为256*256，使用4级二进小波进行分解 matlab6.gif