matlab 小波一阶近似

是,但使用时要通过小波系数进行重构,小波系数在实际中通常无法直接应用的.

在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functiondxdt=zhi

建议你多看一下Matlab的帮助功能：coefs=cwt(x,scales,'wname')computesthecontinuouswaveletcoefficientsofthesignalvec

functiony=sf1(t,w);y=(t>=1&t=-1&t

没有近似等于吧,近似等于怎么设置近似地程度?计算机语言是逻辑很强的,你可以让其小于一个数且大于一个数不久行了吗?

clcYd=inline('[(YY(2)-1)*2*pi*50;(1-(1.47*1/2.82)*sin(YY(1)))/11.28]','t','YY');[t,YY]=ode45(Yd,0.3,

你在网站http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5237上下载能得到

你没给初值,我随便设一个[11]新建一个脚本文件,输入：clearallclcf=@(t,x)([x(2);-2.6*x(2)^3+0.6*x(2)-0.1*x(1)]);[t,x]=ode45(f,

问题1是对的；问题2也是对的；问题3的前半部分,对于频段的计算也是对的,但是“比较各个频段的幅值,就可知道信号的频率成分”是错的.小波变换不是纯频域的方法,所以通常的应用是不合适用频率描述分析的,到了

s=zeros(1,100);s(50:100)=1;subplot(2,2,1);plot(s);title('原始信号');[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(

用自适应去噪很好，我随意处理了一下 ，看看效果

这是一个有挑战性的课题.如果完全实现自动化,需要计算机图像识别的知识,建立起模型匹配数据库.如果是自己对某个系统实验验证而已.哪么最简便的方法是比较MATLAB和实际系统的时域波形就可以了.稍微麻烦一

[YC,YS]=wavedec2(Y,2,'db1');Y为要分解的图像矩阵,2为分解的层数,‘db1'为采用的小波基返回两个矩阵YC和YS.Yh2=detcoef2('h',YC,YS,2);这是提

i是虚数单位?那个1/3γ（u*v）中*是什么符号

解一阶偏微分方程,这是一道难题哦.你连初始条件都没有啊,没法做再问：x=0u=5000K,x=Lu=2000K,L=10m,t=0u=5000K.

CWT重构个啥?可以计算得到该尺度CWT变换结果对应的频率,但不能得到该尺度对应频率段的信号,要得到信号只能用DWT,重构DWT的结果系数可以得到信号.再问：那么DWT怎么得到我对应的那个频段的信号啊

在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functiondy=zhi

楼上说的正确,的确是共轭转置.主要原因是：wavread读入的音频文件以行向量表示数据,即每列表示一个声道（两列表示左右声道）,而FFT默认是要对每一列进行傅里叶变换,因此要进行转置,再FFT处理.

f=inline('-y+x+1','x','y');%微分方程的右边项dx=0.05;%x方向步长xleft=0;%区域的左边界xright=10;%区域的右边界xx=xleft:dx:xright

一阶线性方程组……你指的应该是微分方程组吧?那最好不要用Matlab,用Matlab算微分方程会死人的.你可以参考我的这个回答：