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1，什么是小波分解

小波分析把图像分解为两部分：低频信息+高频信息。低频信息是变化缓慢的部分，是图像的框架，也是轮廓，占全部信息的大部分；高频信息是变化迅速的部分（如从黑色跳变到白色），它反映的是图像的细节信息，占全部信息的小部分。以上是第一层分解。 在第一层的基础上把高频信息部分再分解为两部分：低频+高频。第三层是把第二层分解出来的高频信息分解为低频+高频...依次类推。 以上是单尺度分解，低频部分不进行再分解。若是多尺度分解，会把低频部分像高频部分那样一层一层分解。

什么是小波分解

2，小波分析可以分解出两个不同频率的叠加信号吗

我认为这个是完全可以的。小波分析的。可以分解出两个不同频率的叠加信号
看了以后我不知道什么意思？等一会我学习会告诉你，我这师傅来了以后也帮助你解决问题。
他应该是可以分析出两个不同频率的叠加信号的
当然是可以分解出来一个纵向波，一个横向不？
可以，计算最大尺度16的复morlet小波变换的各尺度小波系数，格式是正确的，x是你要变换的信号，我在wavelet toolbox中试过cmor4-0.1，没遇到问题，所以我想你的程序语句中应该没有问题了，你遇到有问题吗？另外，连续小波变换一般是不讲“分解”二字的，只有使用mallat算法的离散小波变换才用“分解”一词。 请采纳。

小波分析可以分解出两个不同频率的叠加信号吗

3，小波分解wrcoefappcoef和detcoef函数的区别

wrcoef：小波系数的（单支）重构。这是最为常用的重构函数，以一个三层的DWT为例，它可以通过分解的[c,l]组构中A1 D1 A2 D2 A3 D3的小波系数得到其各自的重构信号，当参数type为a，N＝0的时候甚至可以得到重构的原信号S。所以这个函数可以替代upcoef，upwlev和waverec三个函数的功能之和。对于DWT大量的应用需要将各层的小波细节和逼近系数重构为其相应的信号，在DWT的应用中小波系数是没有量纲的，这样很难解释处理的各种有物理意义信号的结果的意义，只有通过重构的方式将无量钢的小波系数“还原”为有实际量纲和的信号，以使其具有物理意义。appcoef：提取DWT后小波的逼近系数。detcoef：提取DWT后小波的细节系数。这些在matlab的帮助文档中有很详细的说明，它们没有啥相似的，也就谈不到区别，都是不同概念的函数。

小波分解wrcoefappcoef和detcoef函数的区别


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