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运行环境:Win9X/2000/XP/2003/

源码语言:简体中文

源码类型:源码程序 - 信号处理

推荐星级:

更新时间:2088-08-03 22:42:33

源码简介

function [cA,cD] = mydwt(x,lpd,hpd,dim);
% 函数 [cA,cD]=MYDWT(X,LPD,HPD,DIM) 对输入序列x进行一维离散小波分解,输出分解序列[cA,cD]
% 输入参数:x——输入序列;
%          lpd——低通滤波器;
%          hpd——高通滤波器;
%          dim——小波分解级数。
% 输出参数:cA——平均部分的小波分解系数;
%           cD——细节部分的小波分解系数。

cA=x;       % 初始化cA,cD
cD=[];
for i=1:dim
    cvl=conv(cA,lpd);   % 低通滤波,为了提高运行速度,调用MATLAB提供的卷积函数conv()
    dnl=downspl(cvl);   % 通过下抽样求出平均部分的分解系数
    cvh=conv(cA,hpd);   % 高通滤波
    dnh=downspl(cvh);   % 通过下抽样求出本层分解后的细节部分系数
    cA=dnl;             % 下抽样后的平均部分系数进入下一层分解
    cD=[cD,dnh];        % 将本层分解所得的细节部分系数存入序列cD
end

function y=downspl(x);
% 函数 Y=DOWMSPL(X) 对输入序列进行下抽样,输出序列 Y。
% 下抽样是对输入序列取其偶数位,舍弃奇数位。例如 x=[x1,x2,x3,x4,x5],则 y=[x2,x4].

N=length(x);        % 读取输入序列长度
M=floor(N/2);        % 输出序列的长度是输入序列长度的一半(带小数时取整数部分)
i=1:M;
y(i)=x(2*i); function y = myidwt(cA,cD,lpr,hpr);
% 函数 MYIDWT() 对输入的小波分解系数进行逆离散小波变换,重构出信号序列 y
% 输入参数:cA —— 平均部分的小波分解系数;
%           cD —— 细节部分的小波分解系数;
%           lpr、hpr —— 重构所用的低通、高通滤波器。

lca=length(cA);             % 求出平均、细节部分分解系数的长度
lcd=length(cD);

while (lcd)>=(lca)          % 每一层重构中,cA 和 cD 的长度要相等,故每层重构后,
                            % 若lcd小于lca,则重构停止,这时的 cA 即为重构信号序列 y 。
    upl=upspl(cA);          % 对平均部分系数进行上抽样
    cvl=conv(upl,lpr);      % 低通卷积
  
    cD_up=cD(lcd-lca+1:lcd);    % 取出本层重构所需的细节部分系数,长度与本层平均部分系数的长度相等
    uph=upspl(cD_up);       % 对细节部分系数进行上抽样
    cvh=conv(uph,hpr);      % 高通卷积
  
    cA=cvl+cvh;             % 用本层重构的序列更新cA,以进行下一层重构
    cD=cD(1:lcd-lca);       % 舍弃本层重构用到的细节部分系数,更新cD
    lca=length(cA);         % 求出下一层重构所用的平均、细节部分系数的长度
    lcd=length(cD);
end                         % lcd < lca,重构完成,结束循环
y=cA;                       % 输出的重构序列 y 等于重构完成后的平均部分系数序列 cA

function y=upspl(x);
% 函数 Y = UPSPL(X) 对输入的一维序列x进行上抽样,即对序列x每个元素之间
% 插零,例如 x=[x1,x2,x3,x4],上抽样后为 y=[x1,0,x2,0,x3,0,x4];

N=length(x);        % 读取输入序列长度
M=2*N-1;            % 输出序列的长度是输入序列长度的2倍再减一
for i=1:M           % 输出序列的偶数位为0,奇数位按次序等于相应位置的输入序列元素
    if mod(i,2)
        y(i)=x((i+1)/2);
    else
        y(i)=0;
    end
end function [LL,HL,LH,HH]=mydwt2(x);
% 函数 MYDWT2() 对输入的r*c维矩阵 x 进行二维小波分解,输出四个分解系数子矩阵[LL,HL,LH,HH]
% 输入参数:x —— 输入矩阵,为r*c维矩阵。
% 输出参数:LL,HL,LH,HH —— 是分解系数矩阵的四个相等大小的子矩阵,大小均为 r/2 * c/2 维
%               LL:低频部分分解系数;    HL:垂直方向分解系数;
%               LH:水平方向分解系数;    HH:对角线方向分解系数。

lpd=[1/2 1/2];hpd=[-1/2 1/2];           % 默认的低通、高通滤波器
[row,col]=size(x);                      % 读取输入矩阵的大小

for j=1:row                             % 首先对输入矩阵的每一行序列进行一维离散小波分解
    tmp1=x(j,:);
    [ca1,cd1]=mydwt(tmp1,lpd,hpd,1);
    x(j,:)=[ca1,cd1];                   % 将分解系数序列再存入矩阵x中,得到[L|H]
end
for k=1:col                             % 再对输入矩阵的每一列序列进行一维离散小波分解
    tmp2=x(:,k);
    [ca2,cd2]=mydwt(tmp2,lpd,hpd,1);
    x(:,k)=[ca2,cd2];                   % 将分解所得系数存入矩阵x中,得到[LL,Hl;LH,HH]
end

LL=x(1:row/2,1:col/2);                  % LL是矩阵x的左上角部分
LH=x(row/2+1:row,1:col/2);              % LH是矩阵x的左下角部分
HL=x(1:row/2,col/2+1:col);              % HL是矩阵x的右上角部分
HH=x(row/2+1:row,col/2+1:col);          % HH是矩阵x的右下角部分

function y=myidwt2(LL,HL,LH,HH);
% 函数 MYIDWT2() 对输入的子矩阵序列进行逆小波变换,重构出矩阵 y
% 输入参数:LL,HL,LH,HH —— 是四个大小均为 r*c 维的矩阵
% 输出参数:y —— 是一个大小为 2r*2c 维的矩阵

lpr=[1 1];hpr=[1 -1];           % 默认的低通、高通滤波器
tmp_mat=[LL,HL;LH,HH];          % 将输入的四个矩阵组合为一个矩阵
[row,col]=size(tmp_mat);        % 求出组合矩阵的行列数

for k=1:col                     % 首先对组合矩阵tmp_mat的每一列,分开成上下两半
    ca1=tmp_mat(1:row/2,k);     % 分开的两部分分别作为平均系数序列ca1、细节系数序列cd1
    cd1=tmp_mat(row/2+1:row,k);
    tmp1=myidwt(ca1,cd1,lpr,hpr);   % 重构序列
    yt(:,k)=tmp1;                % 将重构序列存入待输出矩阵 yt 的相应列,此时 y=[L|H]
end

for j=1:row                     % 将输出矩阵 y 的每一行,分开成左右两半
    ca2=yt(j,1:col/2);           % 分开的两部分分别作为平均系数序列ca2、细节系数序列cd2
    cd2=yt(j,col/2+1:col);
    tmp2=myidwt(ca2,cd2,lpr,hpr);   % 重构序列
    yt(j,:)=tmp2;                % 将重构序列存入待输出矩阵 yt 的相应行,得到最终的输出矩阵 y=yt
end
y=yt;


 


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