小波变换二层分解与小波分析的二维分解的异同比较

小波变换的二层分解是小波包分解；

小波分析的二维分解是平面分析，二元的分解而已，有很多区别，给你我做过的代码：

这是我本科毕业时候写的小波包的例子

%求小波包的信息熵，中南大学数学学院信科0302班张扬编写

%ECG为信号源，n为分解的层数，wpname为小波名字，我常用的是db3,haar,db4.

function y=waveletentropy(ECG,n,wpname)

wpt1=wpdec(ECG,n,wpname); %对数据进行小波包分解

for i=1:2*n %wpcoef(wpt1,[n,i-1])是求第n层第i个节点的系数

disp('每个节点的能量E(i)');

E(i)=norm(wpcoef(wpt1,[n,i-1]),2)*norm(wpcoef(wpt1,[n,i-1]),2)

%求第i个节点的范数平方，其实也就是平方和

end

disp('小波包分解总能量E_total');

E_total=sum(E) %求总能量

disp('以下是每个节点的概率P');

for i=1:2*n

p(i)= E(i)/E_total %求每个节点的概率

end

%以下计算小波熵，即－sum（pj*lnpj），

disp('小波熵的值S_wt');

for i=1:2*n

m(i)=p(i)*log(p(i));

end

S_wt=sum(m)*(-1)

disp('小波包分解图形');

subplot(1,3,1);

text(10,10,'原始图象') ;

plot(ECG);

subplot(1,3,2);

text(10,200,'概率分布图象');

plot(p);

subplot(1,3,3);

plot(E);

至于小波分析图像的二维分解：

我给你说个大体思想，你首先对行向量每个行向量元素进行小波变换，然后再去变换后的新矩阵的列向量元素进行小波变换就可以了，具体的书可以参考《matlab小波分析》，在迅雷上面有的下

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