matlab wavedec和wavedec2的区别
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使用小波'wname'对信号X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中
[cA,cD]=dwt(X,’wname’)中返回的cA，cD分别存放是信号的近似和细节
[C,L]=wavedec(X,N,'wname')
利用小波'wname'对信号X进行多层分解
A=appcoef(C,L,'wname',N)
利用小波'wname'从分解系数[C,L]中提取第N层近似系数
[C,L]=wavedec(X,1,’wname’)中返回的近似和细节都存放在C中，即C=[cA,cD]，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度
DWT2是二维单尺度小波变换，其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解
DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
WAVEDEC2是二维多尺度小波分解
WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')，其中N为大于1的正整数
也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一层分解，而WAVEDEC2可以对输入矩阵X进行N层分解
[cA,cD]=dwt(X,’wname’)中返回的cA，cD分别存放是信号的近似和细节
[C,L]=wavedec(X,N,'wname')
利用小波'wname'对信号X进行多层分解
A=appcoef(C,L,'wname',N)
利用小波'wname'从分解系数[C,L]中提取第N层近似系数
[C,L]=wavedec(X,1,’wname’)中返回的近似和细节都存放在C中，即C=[cA,cD]，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度
DWT2是二维单尺度小波变换，其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解
DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
WAVEDEC2是二维多尺度小波分解
WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')，其中N为大于1的正整数
也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一层分解，而WAVEDEC2可以对输入矩阵X进行N层分解
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Sigma-Aldrich
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