高斯白噪声matlab代码-DDWD:数据驱动的小波

高斯白噪声matlab代码DDWD 数据驱动的小波 数据驱动小波分解（DDWD）的自述文件 这种分布包含创建数据驱动的小波所需的代码，如D. Floryan和MD G​​raham（PNAS，2020年）在“用数据驱动的小波发现多尺度和自相似结构中所述”中所述。 该发行版包含5个主要的MATLAB函数： waveletOpt.m：计算数据驱动的小波 dwtos.m：一阶段离散小波变换 idwtos.m：一级逆离散小波变换 u2v.m：从低通滤波器创建高通滤波器 v2u.m：从高通滤波器创建低通滤波器 此分布还包含在引用的论文中重新创建结果所需的数据，以及三个MATLAB脚本，它们重新创建主要结果并演示如何使用上述功能来计算数据驱动的小波： exampleGaussianWhiteNoise.m：为高斯白噪声数据重新创建主要结果 exampleKS.m：重新创建Kuramoto-Sivashinsky数据的主要结果 exampleHIT.m：重新创建湍流数据的主要结果 照原样，exampleHIT.m将不会运行，因为关联的数据太大而无法在Github上托管。 但是，引用的论文解释了从何处