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matlab 小波分析工具箱,基于matlab的小波分析应用

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matlab小波Transform工具盒子分解得到的直方图，用matlabMiddle工具Box for小波Go 。如何使用matlab实现小波转换？如何使用matlab压缩成tiff1？使用matlab实现图像压缩时 。
【matlab 小波分析工具箱,基于matlab的小波分析应用】
1、MATLAB中的 小波 工具箱的程序代码怎样能显示出来t0:0.0001:1.3；figure subplot(321)f1 sin(1 * pi * 10 * t)；绘图(f1)标题(“频率为5hz的正弦波”)；Ylabel(振幅)；xlabel( time )；支线剧情(322)f2sin(2 * pi * 10 * t)；图(f2)标题(“频率为10hz的正弦波”)；Ylabel(振幅)；xlabel( time )；支线剧情(323)f3sin(3 * pi * 10 * t)；绘图(f3)标题(“频率为15hz的正弦波”)；Ylabel(振幅)；xlabel( time )；ff1 F2 F3；支线剧情(324)剧情(f)标题(‘合成正弦波’)；Ylabel(振幅)；xlabel( time )；子情节(325)coefscwt(f，

2、新手求助:怎样将近红外光谱数据导入MATLAB 小波 分析 工具箱是光谱仪扫描的文件 。原始格式只能用它的OPUS软件打开，叫做OPUS格式 。我尝试用IMPORTDATA直接打开 。不过这个OPUS软件可以把光谱文件转换成以下格式:1)JCAMPDX2)数据点表3) GALAXY 4) Pirouette 。DAT 5) ENVI 。

3、怎么用 matlab实现 小波变换???急!!!1 。在使用matlab实现图像压缩时，如何对图像仿真图像进行压缩，是当今信息时代迫切需要的一种图像处理技术，大大减少了图像数据量，为图像存储和传输提供了方便 。小波 transform是广泛使用的图像压缩方法 。它允许图像以不同的分辨率显示分析 。根据Mallat算法，可以将图像分解为水平、垂直和对角线方向上的轮廓信号(低频子图)和细节信号(高频子图) 。

图像的主要能量部分是低频部分，人类的视觉系统对低频部分更敏感，因此可以对低频部分采用较低的压缩比；高频部分以较大的压缩比压缩 。本文提出了一种结合小波变换、DCT变换和矢量量化的压缩方法 。根据人眼的视觉特性 ， 首先对图像进行小波分解，然后对低频分量进行低压缩比的DCT变换 。对不同方向和分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对逆变换解码后的系数进行小波重构 。

4、 matlab 小波变换 工具箱分解得出的柱状图,横纵坐标分别什么意思?求解答谢...这个问题相当难，在waveletoolbox的Advancedconcepts中有提到 。横坐标很好理解，是leleccum信号的幅度(总点数为4320)，范围为121.8-547.4 。然后，根据hist通常定义的定义，这个范围被分成30等份，但有趣的是，纵坐标并不是某个幅度的数字 ， 而可能是一个密度估计 。如何计算/120可以参考帮助文档(函数估计:密度估计) 。

直接hist图是纵坐标是振幅出现次数，最大振幅为334.6，出现370次，其估计密度为370/4320 = 0 。请查看完整的协议 。右图看似正常化，但如何操作还没想通 。好像是累积分布 。可以参考ecdfhist的帮助文档，需要一些StatisticsToolbox方面的知识 。水平有限，仅供参考 。

5、如何使用 matlab中的 工具箱MATLAB自带工具 Box查看模式:首先详细介绍一下MATLAB自带工具 Box的使用方法 。当我们不熟悉一些调用工具 box的命令时，可以按照下图:在MATLAB主窗口中，点击左下角的starttoolboxes，就会列出你的MATLAB中安装的所有工具box 。您可以根据自己的需要选择将要使用的工具 box 。我们可以看到有试衣工具箱，财务工具箱，优化工具箱等等 。

下面我们以来电试衣工具盒子为例 ， 给出一个详细的例子 。调用方法一:按照下图所示步骤:点击主窗口左下角的StartToolBoxeSurveyFittingTool，打开fitting 工具 box 。调用方法2:在上一步中，我们在StartToolBoxeSurveFittingTool 。到了这里，我们会看到后面有一个缩写cftool，如下图 。这是我们的fitting 工具 box调用命令功能 。
6、用 matlab中 工具箱进行 小波去噪步骤 matlab读取excel文件很方便 。建议你将数据保存在xls文件中 ， 然后用xlsread函数在matlab中读出，读取的数据应该是一维数组，如果用plot绘制图形，就是普通曲线 。然后做小波分解:选择一个合适的小波基，比如haar，然后用这个小波基做小波分解，然后去掉高频部分，再用低频部分恢复，就搞定了 。

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