提升程序

1、% 使用 Haar 小波，得到相應(yīng)的提升方案 lshaar=liftwave('haar'); % 添加 ELS 到提升方案 els={'p',[-0.125 0.125],0} lsnew=addlift(lshaar,els); % 對于簡單圖像，尺度為 2 進行 LWT x=[1 2 1 -1 1 2 -1 -2]; xDec=lwt2(x,lsnew,2) % 提取第一層的低頻系數(shù) ca1=lwt

2、coef2('ca',xDec,lsnew,2,1) % 重構(gòu)低頻和高頻 a1=lwtcoef2('a',xDec,lsnew,2,1) a2=lwtcoef2('a',xDec,lsnew,2,2) h1=lwtcoef2('h',xDec,lsnew,2,1) v1=lwtcoef2('v',xDec,lsnew,2,1) d1=lwtcoef2(

3、9;d',xDec,lsnew,2,1) h2=lwtcoef2('h',xDec,lsnew,2,2) v2=lwtcoef2('v',xDec,lsnew,2,2) d2=lwtcoef2('d',xDec,lsnew,2,2) % 檢查重構(gòu)效果 err=max(max(abs(x-a2-h2-v2-d2-h1-v1-d1))) M1=laurmat(eye(2,2)) Z=l

4、aurpoly(1,1); M2=laurmat({1 Z;0 1}) % 計算勞倫多項式 P=M1*M2 d=det(P) % 得到 Haar 濾波器 [LoD,HiD,LoR,HiR]=wfilters('haar') % 提升 Haar 濾波器 twoels(1)=struct('type','p','value',laurpoly([0.125 -0.125],0)

5、); twoels(2)=struct('type','p','value',laurpoly([0.125 -0.125],1)); [LoDN,HiDN,LoRN,HiRN]=liftfilt(LoD,HiD,LoR,HiR,twoels); % 得到雙正交小波 bior1.3 [LoDB,HiDB,LoRB,HiRB]=wfilters('bior1.3'); tit

6、le('2 層提升小波分解的高頻信號'); % 得到 Haar 小波的提升方案 lshaar=liftwave('haar'); % 添加 ELS 到提升方案中 els={'p',[-0.125 0.125],0}; lsnew=addlift(lshaar,els); % 2 層提升小波分解 x=[1 2 1 -1 1 2 -1 -2]; xDec=lwt(x,lsnew,2); % 提

7、取第 1 層的近似系數(shù) ca1=lwtcoef('ca',xDec,lsnew,2,1); % 提取第 2 層的近似系數(shù) ca2=lwtcoef('ca',xDec,lsnew,2,2); % 提取第 1 層的細節(jié)系數(shù) cd1=lwtcoef('cd',xDec,lsnew,2,1); % 提取第 2 層的細節(jié)系數(shù) cd2=lwtcoef('cd',xDec,lsnew,2

8、,2); figure(3); subplot(311); plot(x); title('原始信號'); subplot(323); plot(ca1); title('第一層近似信號'); subplot(324); plot(ca2); title('第二層近似信號'); subplot(325); plot(cd1); title('第一層細節(jié)信號'); subpl