小波变换matlab代码

小波变换（Wavelet Transform）是一种信号处理技术，它将信号分解成不同频率范围的子信号。在Matlab中，可以使用Wavelet Toolbox中的函数来实现小波变换。

首先，我们需要加载Wavelet Toolbox，命令为：

```matlab load toolbox ```

然后，我们可以使用`waveletAnalyzer`函数创建一个小波分析器，命令为：

```matlab wa = waveletAnalyzer; ```

通过这个分析器，可以使用小波变换对信号进行分析。我们首先需要获取一个信号的数据。假设我们有一个长度为`N`的信号`signal`，可以使用以下代码来生成：

```matlab N = 1000; t = linspace(0, 1, N); signal = sin(2*pi*5*t) + sin(2*pi*20*t); ```

然后，我们可以使用`wa`的`wt`方法对信号进行小波变换：

```matlab [wt, f] = wa.wt(signal); ```

这里的`wt`是小波变换后的结果，是一个矩阵，每一行代表变换得到的一个子信号。`f`表示频率，是一个向量，对应于`wt`中的每一行。

我们还可以通过`wa`的其他方法来实现小波分析，如对时间-频率域进行可视化、重构信号等。

下面是一个完整的小波变换的Matlab代码：

```matlab load toolbox

wa = waveletAnalyzer;

N = 1000; t = linspace(0, 1, N); signal = sin(2*pi*5*t) + sin(2*pi*20*t);

[wt, f] = wa.wt(signal);

% 可视化结果 figure; imagesc(t, f, abs(wt)); set(gca, 'YDir', 'normal'); xlabel('时间'); ylabel('频率'); colorbar; title('小波变换');

% 重构信号 reconstructed_signal = wa.ict(wt);

figure; plot(t, signal, 'r', t, reconstructed_signal, 'b'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); legend('原信号', '重构信号'); title('信号重构'); ```

以上代码首先加载Wavelet Toolbox，然后创建一个小波分析器。生成一个长度为`N`的信号，并进行小波变换。最后，可视化变换结果，并对信号进行重构。

这是一个简单的小波变换的Matlab实现，你可以根据自己的需要调整代码并扩展功能。