创建与Haar小波相关联的提升方案。

lscheme = lift scheme (“小波”，“哈雾”）

lscheme =小波:'haar' LiftingSteps: [2 × 1] liftingStep NormalizationFactors: [1.4142 0.7071] CustomLowpassFilter:[]详细LiftingSteps:类型:'predict'系数:-1 MaxOrder: 0类型:'update'系数:0.5000 MaxOrder: 0

利用提升法得到信号的二级小波分解。检查近似系数和细节系数。

Sig = 0:7;[appC, detC] =轻型(团体,“LiftingScheme”lscheme,“水平”2);怎么会出现

appC =2×13.0000 - 11.0000

detC {1}

ans =4×10.7071 0.7071 0.7071

detC {2}

ans =2×12.0000 - 2.0000

得到了反变换并证明了完美重构。

xrec = ilwt(appC,detC，“LiftingScheme”, lscheme);马克斯(abs (xrec (:) sig (:)))

Ans = 2.6645e-15

方法关联的低通滤波器创建提升方案db4小波。

西弗吉尼亚州=“db4”；[~，~，LoR，~] = wfilters(wv);LS =升降方案(“CustomLowpassFilter”,{卤});

创建与双正交相关的提升方案bior2.2小波。

lscheme = lift scheme (“小波”，“bior2.2”）;

一个小波 $$N$$消失矩与度正交 $$N-1$$多项式。的bior2.2小波有两个消失矩。通过对1次多项式采样来创建一个信号。

Sig = 1:16;

将提升方案应用于信号。在最精细的尺度上检查细节系数。的bior2.2小波与1次多项式正交。确认除边界处的非零系数外，细节系数均为零。

[A,D] = lwt(sig，“LiftingScheme”, lscheme);D {1}

ans =8×10 0 0 0 0 0 5.6569

现在创建与Haar小波相关的提升方案。

lschemeH =升降方案(“小波”，“哈雾”）;

将提升方案应用于信号。确认细节系数都是非零的。由于Haar小波只有一个消失矩，小波不正交于1次多项式。

[AH,DH] = lwt(sig，“LiftingScheme”, lschemeH);DH {1}

ans =8×10.7071 0.7071 0.7071 0.7071 0.7071