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

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。

小波频带能量累加法主要利用小波包将信号中不同分量无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内,根据各频带内能量变化来判断机械系统技术状况。发动机气门出现磨损故障时,会对缸体振动信号的各频率成分产生不同的抑制或者增强效果,与正常状态相比就是某些频带能量会增加,而有些频带的能量会减少,因此在信号各频率成分的能量包含着丰富的故障信息,某个或某几个频带的能量改变代表着某种故障状态,利用这一特征可以建立振动信号各频带能量与异响各故障状态间的映射关系,通过各频率成分能量的变化进行故障诊断。 具体方法步骤如下 (1)振动信号采集:诊断对象为斯太尔实车发动机一缸进气门、排气门故障,振动传感器放置在一缸缸盖上,通过调整气门间隙来模拟气门异响故障。采样频率为128kHz,采集转速为800r/min、1300r/min,采集点数为16384点。 (2)小波分解:将振动信号进行4层小波分解,得到高频信号的小波系数S1低频小波系数S2、S3、S4、S5。 (3)计算频段能量:将分解得到的5个频段信号的小波系数平方后求和,再进行归一化得到E1、E2、E3、E4、E5,作为信号特征参数。

：提出了一种基于形态小波分解的多分辨率图像融合。这种融合方法使用了最小形态小波算子，将原始图像分解为4子带图像金字塔并且构造了相应的4 f带方向对比度图像金字塔。然后利用方向对比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔，最后应用形态小波重构得到融合图像。融合实验表明，本文方法优丁传统的对比度金字塔图像融合和普通小波分解图像融合。

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提出了一种改进的基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准方法.在最低分辨率下采用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法进行全局优化,在高分辨率下采用鲍威尔算法进行优化.结果表明:该方法用于医学图像及普通灰度图像配准,都具有良好的全局优化性能和时间性能.

用Matlab编写的2阶小波分解，并显示分解图像

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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…………………………………………………………

图像处理，用小波进行层小波分解。很不错，推荐一下！~