1樓：
某個階次下的小波方差的確應該是該階次下的細節和逼近的這一行的小波係數的專方差,你的理解應該是屬對的,應該好求,你試試吧. 另外根據小波方差的初衷,如果是dwt,那麼只做細節小波係數的方差才有意義,逼近係數的方差不好解釋其代表的意義（它的方差與訊號本身有關,不像細節方差與小波基的關係更密切一些）,所以只做細節係數的方差就好了. 多賺一次分數,
matlab中morlt小波分析，如何得到小波方差
2樓：鷲舞尓崎
小波分析後，來組合起來依然是原自訊號啊。方差不會變的。
你用連續小波變換，得到了1：43尺度下的小波基系陣列z（i）。
如果你指的是在一定解析度下，該訊號在某個尺度上投射的分量的方差。
就用z（i）乘以這個小波φ（τ，σ）基。在用std求方差唄。
3樓：匿名使用者
小波係數方差這個概念第一次聽說
但是既然是要求方差，應該求法一樣吧
std（某乙個小波係數） 這個是matlab求標準方差的函式
4樓：泠風習習
小波分析後，bai你也沒du
處理，組合起來依然是原信
zhi號啊。方差不會dao變的回。
你用連續小波變答
換，得到了1：43尺度下的小波基系陣列z（i）。
如果你指的是在一定解析度下，該訊號在某個尺度上投射的分量的方差。
就用z（i）乘以這個小波φ（τ，σ）基。在用std求方差唄。
5樓：啟東德樂潤滑
小波分bai析後，你也沒處理
du，組合起來依然zhi
是原訊號啊。
dao方差不會變的。
你用連續版小波變換，得到了1：權43尺度下的小波基系陣列z（i）。
如果你指的是在一定解析度下，該訊號在某個尺度上投射的分量的方差。
就用z（i）乘以這個小波φ（τ，σ）基。在用std求方差唄。
**中，老說「對小波係數進行處理」，想問下什麼是小波係數？
6樓：
乙個訊號無論進行連續小波變換（cwt）或是離散小波變換（dwt），變換完的結果就叫小波係數。小波係數是沒有量綱單位的結果，需要經過重構這些係數得到實際有量綱的訊號。
如同用乙個任意長度（例如手的一指寬）去測量某個物體的大小，你可以測得一系列的數字，比如寬1代表1指長度，長2.5代表2個半指長度（但這不是標準的量綱，沒有人用一指當作通用標準量綱，也就是沒有量綱），如果我不告訴你一指到底有多少cm，你就不知道這一系列的數字到底是多少個標準量綱的cm，也就不知道那個物體長多少cm。那根手指就是小波基，測量的過程就是小波變換，測得一系列的數字就是小波係數。
當我告訴你一指為1.8cm時，你用測得一系列的數字乘以1.8就將這一系列數字轉化為帶有量綱cm的另一組數字，長1.
8cm，寬4.5cm，這個過程就是小波係數的重構為有實際量綱訊號的過程。實際小波變換和重構的原理通俗講就是這麼個思路，當然實際小波變換的方法要複雜得多，牽扯數學和訊號處理的問題也很多，這裡就是便於你理解這玩意的示意性解說。
高頻小波係數和低頻小波係數通常是使用mallat演算法的dwt的概念，通過高頻帶通濾波器和低通濾波器，將訊號中的資訊分為高頻細節和低頻逼近資訊。
高頻小波係數是研究訊號高頻資訊的，可以直接研究高頻小波係數本身，為了得到較好的效果也可對高頻小波係數進行處理後突出其特徵再研究，當然最通常的方法還是重構。例如研究人臉的面部特徵，臉上的雀斑，痘痘，黑痣和瘊子等都是高頻資訊，為了從人臉上分離和突出它們，就可以對高頻小波係數進行處理或重構。
低頻小波係數是研究訊號低頻資訊的（貌似廢話），為了較為準確的顯示低頻特徵通常要進行重構，因為將低頻小波係數本身作為訊號，其頻率有時並不低，所以要重構才是訊號本身的低頻資訊。還是例如研究人臉的面部特徵，臉型是低頻資訊，為了分清國字臉，鴨蛋臉還是瓜子臉，就可以重構低頻小波係數，得到其低頻特徵（也可以理解為分離高頻資訊得到的消噪結果，所以低頻係數的重構通常認為是原始訊號消噪處理的結果）。我覺得回答已經相當深入淺出了，基本沒有牽扯小波的數學知識，如果還不理解，就應該先補補訊號處理的基礎知識了。
你好，我最近再做小波相干分析，能問一下小波變換以後要怎麼程式設計求相干性嗎
7樓：聽你靈魂裡的香
請問你知道怎麼將近紅外資料匯入mtlab嘛？
matlab中用morlet小波做復小波分析以後，如何提取小波係數的實部虛部？
8樓：
樓下是正解，cwt後用real和imag這兩個函式即可。
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