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小波(wavelet)变换的最简单应用—趋势挖掘

发布时间:2020-12-14 02:47:40 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:作者:金良(golden1314521@gmail.com) csdn博客:http://blog.csdn.net/u012176591 小波分解和成分析数据趋势 MATLAB程序代码 y=load('D:data.txt');figure(1)plot(y);title('原始数据')[c,l]=wavedec(y,10,'db5');%对数据y1进行10层的小波分解figure(2)f

作者:金良(golden1314521@gmail.com) csdn博客:http://blog.csdn.net/u012176591

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小波分解和成分析数据趋势


MATLAB程序代码

y=load('D:data.txt');
figure(1)
plot(y);
title('原始数据')
[c,l]=wavedec(y,10,'db5');%对数据y1进行10层的小波分解
figure(2)
for i = 1:10
    a = wrcoef('a',c,l,'db5',11-i);%11-i层低频重构
    subplot(5,2,i);
    plot(a);
    title([int2str(11-i),'层低频重构波形'])
end    
figure(3)
for i = 1:10
    a = wrcoef('d',11-i);%11-i层高频重构
    subplot(5,'层高频重构波形'])
end 

程序解释:db5是一种小波函数,首先对原始数据用db5进行10层分解得到数据c和l。在figure(2)部分,用数据c和l按从高层到底层的低频波形重构,然后画出重构产生的波形。

在figure(3)部分,用数据c和l按从高层到底层的高频波形重构,然后画出重构产生的波形。






图像分析:

现在告诉你原始数据是某个城市2000年初到2006年末的实际日供水量,那么借助上面的图形可以得出如下结论

  1. 5层高频重构波形可以看成是日供水量周期波动,可以看出城市用水的历史数据都是呈正弦周期波动的。
  2. 8层高频重构波形可以看出供水量按年份周期波动,用水高峰时夏天,用水低谷时冬天。
  3. 2002年夏秋之际层有水价上涨,其对供水量的影响可以从8层高频重构波形中看出来:2002年夏的供水量波形急速下降,形成较陡的坡度;2003年夏的供水量高峰呈凹形。
  4. 从10层低频重构波形可以看出,每年的供水量环比呈线性上升的趋势。


  • 小波变换和motion信号处理(一)?http://www.kunli.info/2011/02/15/fourier-wavelet-motion-signal-1/?
    小波变换和motion信号处理(二)?http://www.kunli.info/2011/02/18/fourier-wavelet-motion-signal-2/?
    小波变换和motion信号处理(三)?http://www.kunli.info/2012/04/08/fourier-wavelet-motion-signal-3/?
  • 你怎能不懂傅里叶变换
    http://www.guancha.cn/HanZuo/2014_06_08_235439.shtml?
  • 小波变换及其应用
    http://www3.ntu.edu.sg/home/yfzhou/Publications/wavelet.pdf?
  • ?一维的Haar小波变换
    http://www.voidcn.com/article/p-vestomkr-bex.html?
  • Haar Wavelet Transformation
    http://www.whydomath.org/node/wavlets/hwt.html?
  • 小波变换与图像处理文章的分类导航
    http://www.voidcn.com/article/p-pmtkkkqw-zz.html?

(编辑:李大同)

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