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使用小波'wname'對信號X進行單層分解,求得的近似係數存放在數組cA中,細節係數存放在數組cD中
[cA,cD]=dwt(X,’wname’)中返回的cA,cD分別存放是信號的近似和細節
[C,L]=wavedec(X,N,'wname')
利用小波'wname'對信號X進行多層分解
A=appcoef(C,L,'wname',N)
利用小波'wname'從分解係數[C,L]中提取第N層近似係數
[C,L]=wavedec(X,1,’wname’)中返回的近似和細節都存放在C中,即C=[cA,cD],L存放是近似和各階細節係數對應的長度
DWT2是二維單尺度小波變換,其可以通過指定小波或者分解濾波器進行二維單尺度小波分解
DWT2的一種語法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
WAVEDEC2是二維多尺度小波分解
WAVEDEC2的語法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname'),其中N爲大於1的正整數
也就是說DWT2只能對某個輸入矩陣X進行一層分解,而WAVEDEC2可以對輸入矩陣X進行N層分解