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前言：最近在学习matlab小波分析工具箱中的二维连续小波变换，以下是自己的一些学习心得。

1、小波工具箱二维连续小波变换

如何使用小波分析工具箱，这篇博客

matlab二维连续小波分析工具箱

讲的很详细，这边不做赘述（我是个合格的搬运工）。所以咱这边仅对小波变换后的结果和输出进行简单的总结。

2、举例说明

（1）小波分析工具箱的使用

首先，加载数据“load woman”。

load woman;

然后在命令行输入“wavemenu”，弹出小波分析工具箱界面，选择Continuous Wavelet Transform 2-D，进入二维连续小波变换界面。在“Import data”界面里选择数据“X”进行小波分析。

选择“gaus”小波，点击“Analyze”进行分析，得到的结果如下。从左到右、从上到下依次是原图像、系数图像、实部图像、虚部图像、角度图像。

（2）结果的输出

点击File>Export data，定义cwt结果的名称，这边我们定义成“cwtgaus”。结果输出的形式是结构体。

下面对不同字段的含义进行简单说明。

a.字段“wav”中包含小波函数的名称和相关参数。

相关参数的含义可以点击CWT 2D界面的“More on Parameters”进行查看，点击“Show Formulas”来查看小波函数的具体形式。

b.字段“scales”和“angles”分别表示尺度参数和角度参数。

c.字段“wav_norm”具体不知道什么含义，但是与“scales”和“angles”有关。

d.字段“cfs”是五维向量，包含了小波系数信息。查看”cwtgaus.cfs”的大小，五个维度的含义分别是：原始图像数据的横纵坐标长度（256*256）、图像的通道数（如果只是灰度图像则为1，rgb图像为3）；尺度参数的长度；角度参数的长度。

取尺度参数为6，角度参数为2，那么，我们可以通过以下代码来分别获取小波变换后的各信息。

scale=6;
angz=2;
figure
subplot(231)
imagesc (X),colormap gray,colorbar
xlabel('x(m)','Fontsize',14),ylabel('y(m)','Fontsize',14),title('原图像','Fontsize',16);
subplot(232)
imagesc (abs(cwtgaus.cfs(:,:,1,scale,angz))),colormap gray,colorbar
xlabel('x(m)','Fontsize',14),ylabel('y(m)','Fontsize',14),title('系数图像','Fontsize',16);
subplot(233)
imagesc (real(cwtgaus.cfs(:,:,1,scale,angz))),colormap gray,colorbar
xlabel('x(m)','Fontsize',14),ylabel('y(m)','Fontsize',14),title('实部图像','Fontsize',16);
subplot(234)
imagesc (imag(cwtgaus.cfs(:,:,1,scale,angz))),colormap gray,colorbar
xlabel('x(m)','Fontsize',14),ylabel('y(m)','Fontsize',14),title('虚部图像','Fontsize',16);
subplot(235)
imagesc (angle(cwtgaus.cfs(:,:,1,scale,angz))),colormap gray,colorbar
xlabel('x(m)','Fontsize',14),ylabel('y(m)','Fontsize',14),title('角度图像','Fontsize',16);

结果如下：



【总结完毕，over~ 如果文章有什么不对的地方，也希望各位大佬指出~】

【最后，天寒欲雪，望君眠食诸希珍重~】