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 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
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