⑴ MATLAB小波工具箱如何裝載信號
首先看你的這句話就知道你已經打開了小波工具箱，所以就從打內開小波工具箱後說起
選 Wavelet1-D為例介容紹，因為都一樣，1-D代表一維信號2-D當然就代表二維信號。
點擊左上角file——>load——>signal，彈出一個窗口，在這個窗口裡找到你的數據，一般為.mat形式，然後打開即可，這樣就裝上了你要的信號
⑵ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的區別
wavedec-----就是小波分解，將一個信號分解成指定層數n，並返回各層的小波系數。
waverec——它的作用與wavedec相反，即將給定的小波系數一次性完全重建出信號。
wrcoef——這個也是輸入小波系數，重建信號，但是它與上面有些區別，區別在於它重建的是原信號在指定層次的，高頻或者低頻分量。
也就是說，這個信號不是原本的信號，而且某個層次上的逼近。
⑶ matlab中小波工具箱輸入小波數據格式
。。。。。自己的數據在command window里打開，就會上傳到workspace，少年這時你在wavemenu中打內開你要用的小波後在打容開file時你看看有個import from workspace。朋友你離發現真理就差一步
⑷ matlab小波分析工具箱的使用方法 求詳細過程
將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦
打開matlab軟體，進入軟體主界面
在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet
進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入
5.將數據文件（.Mat格式）托到matlab軟體主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal
7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原
始信號
8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析
9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號
10.然後點擊denoise去噪
11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好
12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑
13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊
14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度
15.點擊denoise開始正式去噪
16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號
17.去噪結束
18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量
19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量
20.得出統計量和特徵量後結束
⑸ MATLAB中的小波工具箱的程序代碼怎樣能顯示出來
t=0:0.0001:1.3;
figure
subplot(321)
f1=sin(1*pi*10*t);
plot(f1)
title('頻率為5hz的正自弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(322)
f2=sin(2*pi*10*t);
plot(f2)
title('頻率為10hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(323)
f3=sin(3*pi*10*t);
plot(f3)
title('頻率為15hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
f=f1+f2+f3;
subplot(324)
plot(f)
title('合成的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(325)
coefs=cwt(f,[1:1:10],'db3','plot');
title('對於不同尺度下的小波系數值');
Ylabel('尺度');
Xlabel('時間');
⑹ matlab 中小波分析利用小波工具箱得到的圖其頻率怎麼可以得到
下面的回答是DWT的，它也是個沒有完全理解小波的二把刀。你要的那是CWT，只有CWT才會談及「scale」一詞，可以用scal2frq函數轉換尺度和實際頻率，在網上搜索「小波時頻圖」會有完整的代碼。
⑺ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的區別是什麼
這兩個函數是與wavedec這個函數緊密相連的。
wavedec就是小波分解，將一個信號分解成指定回層數n，並返回答各層的小波系數。
waverec——它的作用與wavedec相反，即將給定的小波系數一次性完全重建出信號。
wrcoef——這個也是輸入小波系數，重建信號。但是它與上面有些區別，區別在於它重建的是原信號在指定層次的，高頻或者低頻分量。也就是說，這個信號不是原本的信號，而且某個層次上的逼近。
⑻ 請問，MATLAB小波神經網路的工具箱是哪個啊誰有小波神經網路的實際案例嗎
http://www.codeforge.cn/read/131847/Readme.doc__html
⑼ 用matlab中工具箱進行小波去噪步驟
matlab讀取excel文件比較方便，建議抄你把數據放到xls文件中保存，然後在matlab中用xlsread這個函數讀取出來。
讀取出的數據應該是一個一維數組了，用plot畫出圖的話，就是常見的曲線。
然後做小波分解：選用你覺得合適的小波基，例如haar，然後用這個小波基做小波分解，再把高頻部分去掉，然後用低頻部分還原，就得到了去噪後的信號。
其實你這個問題估計也可以用神經網路或者其它曲線擬合一類手段來解決。具體的情況要根據數據特徵來判斷。
以上。
專業路過的老狼