⑴ MATLAB小波工具箱如何装载信号
首先看你的这句话就知道你已经打开了小波工具箱，所以就从打内开小波工具箱后说起
选 Wavelet1-D为例介容绍，因为都一样，1-D代表一维信号2-D当然就代表二维信号。
点击左上角file——>load——>signal，弹出一个窗口，在这个窗口里找到你的数据，一般为.mat形式，然后打开即可，这样就装上了你要的信号
⑵ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的区别
wavedec-----就是小波分解，将一个信号分解成指定层数n，并返回各层的小波系数。
waverec——它的作用与wavedec相反，即将给定的小波系数一次性完全重建出信号。
wrcoef——这个也是输入小波系数，重建信号，但是它与上面有些区别，区别在于它重建的是原信号在指定层次的，高频或者低频分量。
也就是说，这个信号不是原本的信号，而且某个层次上的逼近。
⑶ matlab中小波工具箱输入小波数据格式
。。。。。自己的数据在command window里打开，就会上传到workspace，少年这时你在wavemenu中打内开你要用的小波后在打容开file时你看看有个import from workspace。朋友你离发现真理就差一步
⑷ matlab小波分析工具箱的使用方法 求详细过程
将原始数据文件夹到装有matlab的电脑
打开matlab软件，进入软件主界面
在软件的左下方找到start按钮，点击选择toolbox，然后选择wavelet
进入wavemenu界面，选择一维小波中的wavelet1-D并进入
5.将数据文件（.Mat格式）托到matlab软件主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal
7.选择要处理的信号，界面出现loaded信号，这就是没有去噪前的原
始信号
8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析
9.分析后在左边栏目中出现s，a*，d*，其中s为原信号，a*为近似信号，d*为细节信号
10.然后点击denoise去噪
11.阈值方法常用的有4种fixed（固定阈值），rigorsure，heusure，minmax根据需要选择，一般情况下rigorsure方式去噪效果较好
12.oft（软阈值），hard（硬阈值）一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑
13.在噪声结构中选择unscaled white noise，因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声
14.在噪声结构下面的数值不要随意改，这是系统默认的去噪幅度
15.点击denoise开始正式去噪
16.在此窗口下点击file-save denoised singal，保存输出去噪后的信号
17.去噪结束
18.去噪结束后，把去噪后信号（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，与原信号一起打包，以便以后计算统计量
19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量
20.得出统计量和特征量后结束
⑸ MATLAB中的小波工具箱的程序代码怎样能显示出来
t=0:0.0001:1.3;
figure
subplot(321)
f1=sin(1*pi*10*t);
plot(f1)
title('频率为5hz的正自弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('时间');
subplot(322)
f2=sin(2*pi*10*t);
plot(f2)
title('频率为10hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('时间');
subplot(323)
f3=sin(3*pi*10*t);
plot(f3)
title('频率为15hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('时间');
f=f1+f2+f3;
subplot(324)
plot(f)
title('合成的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('时间');
subplot(325)
coefs=cwt(f,[1:1:10],'db3','plot');
title('对于不同尺度下的小波系数值');
Ylabel('尺度');
Xlabel('时间');
⑹ matlab 中小波分析利用小波工具箱得到的图其频率怎么可以得到
下面的回答是DWT的，它也是个没有完全理解小波的二把刀。你要的那是CWT，只有CWT才会谈及“scale”一词，可以用scal2frq函数转换尺度和实际频率，在网上搜索“小波时频图”会有完整的代码。
⑺ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的区别是什么
这两个函数是与wavedec这个函数紧密相连的。
wavedec就是小波分解，将一个信号分解成指定回层数n，并返回答各层的小波系数。
waverec——它的作用与wavedec相反，即将给定的小波系数一次性完全重建出信号。
wrcoef——这个也是输入小波系数，重建信号。但是它与上面有些区别，区别在于它重建的是原信号在指定层次的，高频或者低频分量。也就是说，这个信号不是原本的信号，而且某个层次上的逼近。
⑻ 请问，MATLAB小波神经网络的工具箱是哪个啊谁有小波神经网络的实际案例吗
http://www.codeforge.cn/read/131847/Readme.doc__html
⑼ 用matlab中工具箱进行小波去噪步骤
matlab读取excel文件比较方便，建议抄你把数据放到xls文件中保存，然后在matlab中用xlsread这个函数读取出来。
读取出的数据应该是一个一维数组了，用plot画出图的话，就是常见的曲线。
然后做小波分解：选用你觉得合适的小波基，例如haar，然后用这个小波基做小波分解，再把高频部分去掉，然后用低频部分还原，就得到了去噪后的信号。
其实你这个问题估计也可以用神经网络或者其它曲线拟合一类手段来解决。具体的情况要根据数据特征来判断。
以上。
专业路过的老狼