我对小波一无所知 。dwt2是二维离散的小波，转换CA ， CH.CV.CD分别近似分量和横-2分量，A 小波 分析 map ， wname )使用指定的小波基函数 wname 分解信号X ， cA和cD分别约为分量和/1233 。首先，你要明白重建的概念，其次，信号突变是由其他频率的噪声引起的，必须在不同的频段分解成细节 分量和近似分量，在重建过程中，可以对感兴趣的频段进行滤波或者进行其他算法处理，平滑函数卷积只是你可以构造的一种方法 。经过处理，我们可以清楚地了解信号的突变点，希望能帮到你，我当时很迷茫，多看书，多去论坛看资料 。
1、matlab 小波变换,请教各路大虾,对 小波本人表示一窍不通dwt2是二维离散小波变换CA 。CH.CV.CD分别约为分量，横向细节 分量，纵向 。DWT2是二维单尺度小波变换，可以通过指定小波或分解过滤器进行分解 。而WAVEDEC2是二维多尺度分解 。DWT2的一个语法格式是，你说的是细节和近似值，所以是DWT 。如果不重构系数，横坐标是点数，纵坐标是系数值 。没有单位，更不用说频率了 。小波变换除了CWT可以做时频图 ， 涉及频率外 ， 其他所有变换都在小波域内进行，通常可以认为是时域有偏运算，与频率值无关 。
2、一张 小波 分析图谱,有大神能给解释一下么?左边是5阶DWT的细节系数图 ， 右边是1-127尺度的CWT系数图 。五阶DWT对应的是32进制的CWT ， 只不过DWT用的是mallat算法，分为细节和逼近系数，数据量减半 。这两个图分别用各自的小波系数的绝对值进行着色 ， 左边的DWT在着色前进行量化编码 。暗小波系数绝对值较大 ， 与等级无关 。关键是你好像不太熟悉小波的理论，所以解读这种图很困难 。你需要稍微熟悉一下小波的应用，就会知道这种图在实际应用中通常不会用到 。
3、matlab怎么用卷积进行一维 小波 分析【小波分析 细节分量】MATLAB中的dwt函数可以变换小波 dwt函数:一维离散小波变换格式:小波变换图像处理最成功的应用领域之一就是图像压缩 。小波变换将强相关的空间像素阵列映射成完全不相关的小波系数阵列，能量分布紧凑，占少数的大小波系数代表图像中最重要的能量分量 ， 大部分的小小波系数代表一些不重要的细节 分量 。通过量化，去掉小系数的多代表细节 分量，用很少的代码描述大的 。
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