开通博客赚积分
发布资源赚积分
分类

源码开发语言/平台
当前位置：首页 > 源码/资料 > 图形图像 > 波变换 > 查看源码
dcmdmala.m
资源名称：wavelet_toolbox.rar　[点击查看]
上传用户：haiyisale
上传日期：2013-01-09
资源大小：3246k
文件大小：14k
源码类别：

波变换

开发平台：

Matlab

dcmdmala.m：源码内容
  1. function varargout = dcmdmala(varargin)
  2. %DCMDMALA Demonstrates Mallat algorithm in the Wavelet Toolbox. 
  3. %
  4. % This is a slideshow file for use with wshowdrv.m
  5. % To see it run, type 'wshowdrv dcmdmala', 
  6. %
  7. % See also CONV, DWT, IDWT, DYADDOWN, DYADUP, WFILTERS, WKEEP.
  9. %   M. Misiti, Y. Misiti, G. Oppenheim, J.M. Poggi 12-Mar-96.
  10. %   Last Revision: 12-Apr-2001.
  11. %   Copyright 1995-2002 The MathWorks, Inc.
  12. % $Revision: 1.13 $
  14. % DEMALLAT Short demo about basic steps of FWT 1-D.
  15. % Non documented function, demo function file.
  17. % Initialization and Local functions if necessary.
  18. if nargin>0
  19. action = varargin{1};
  20. switch action
  21.   case 'auto'    , wshowdrv('#autoMode',mfilename,'close');
  22.   case 'gr_auto' , wshowdrv('#gr_autoMode',mfilename,'close');
  24.   case 'getFigParam'
  25. figName  = 'Mallat Algorithm (FWT)';
  26. showType = 'mix6';
  27. varargout = {figName,showType};
  28. end
  29. return
  30. end
  32. if nargout<1,
  33.   wshowdrv(mfilename)
  34. else
  35.   idx = 0;
  36.   %========== Slide 1 ==========
  37.   idx = idx+1;
  38.   slide(idx).code = {
  39.   'figHandle = gcf;',
  40.   'ax = findall(figHandle,''type'',''axes''); delete(ax); drawnow;  h = [];',   
  41.   '' };
  42.  
  43.   slide(idx).text = {
  44.   '',
  45.   ' Press the "Start" button to see a demonstration of',
  46.   ' Mallat algorithm in the Wavelet Toolbox.',
  47.   '',
  48.   ' This demo uses Wavelet Toolbox functions.',
  49.   ''};
  51.   %========== Slide 2 ==========
  52.   idx = idx+1;
  53.   slide(idx).code = {
  54.   's = 2 + kron(ones(1,8),[1 -1]) + ((1:16).^2)/32 + 0.2*randn(1,16);',
  55.   'h(1) = subplot(3,1,1); plot(s,''r'');',
  56.   'title(''Original signal s.'');',
  57.   'set(h(1),''Xlim'',[1 16])',
  58.   'delete(findobj([subplot(3,2,3);subplot(3,2,4)]));',
  59.   '' };
  61.   slide(idx).text = {
  62.   ' % Construct elementary original 1-D signal.',
  63.   ' ', 
  64.   '         s = 2 + kron(ones(1,8),[1 -1]) + ...' ,
  65.   '             ((1:16).^2)/32 + 0.2*randn(1,16);',
  66.   ''};
  67.   
  68.   %========== Slide 3 ==========
  69.   idx = idx+1;
  70.   slide(idx).code = {
  71.   '[Lo_D,Hi_D] = wfilters(''db1'',''d'');',
  72.   'x_fil = 1:length(Lo_D);',
  73.   'stemCOL = ''y'';',
  74.   'h(3) = subplot(3,2,3); wdstem(h(3),x_fil,Lo_D,stemCOL);',
  75.   'xlabel(''Lo_D.'');',
  76.   'h(4) = subplot(3,2,4); wdstem(h(4),x_fil,Hi_D,stemCOL);',
  77.   'xlabel(''Hi_D.'');',
  78.   '' };
  80.   slide(idx).text = {
  81.   ' % For a given orthogonal wavelet,',
  82.   ' % compute the two associate',
  83.   ' % decomposition filters.',
  84.   ' ',
  85.   '         [Lo_D,Hi_D] = wfilters(''db1'',''d'');',
  86.   ''};
  88.   slide(idx).info = 'wfilters';
  90.   %========== Slide 4 ==========
  91.   idx = idx+1;
  92.   slide(idx).code = {
  93.   'sm = sum(Lo_D);',
  94.   'h(3) = subplot(3,2,3); xlabel([''Lo_D : sum = '', num2str(sm)]);',
  95.   '' };
  97.   slide(idx).text = {
  98.   ' % Lo_D is the decomposition low-pass filter.',
  99.   ' % Check for sum.',
  100.   ' ',
  101.   '         sm = sum(Lo_D);',
  102.   ''};
  104.   %========== Slide 5 ==========
  105.   idx = idx+1;
  106.   slide(idx).code = {
  107.   'nrm = norm(Lo_D);',
  108.   ['idxPREV = wshowdrv(''#get_idxSlide'',figHandle); idxSlide = ' int2str(idx) ';'],
  109.   'if idxPREV>idxSlide',
  110.   '   h(3) = subplot(3,2,3); wdstem(h(3),x_fil,Lo_D,stemCOL);',
  111.   '   h(4) = subplot(3,2,4); wdstem(h(4),x_fil,Hi_D,stemCOL);',
  112.   '   xlabel(''Hi_D.'');',
  113.   'end',
  114.   'h(3) = subplot(3,2,3); xlabel([''Lo_D : norm = '', num2str(nrm)]);',
  115.   '' };
  116.  
  117.   slide(idx).text = {
  118.   ' % Lo_D is the decomposition low-pass filter.',
  119.   ' % Check for square norm.',
  120.   ' ',
  121.   '         nrm = norm(Lo_D);',
  122.   ''};
  124.   %========== Slide 6 ==========
  125.   idx = idx+1;
  126.   slide(idx).code = {
  127.   'tempo = conv(s,Lo_D);',
  128.   'set(subplot(3,1,1),''Xticklabel'',[]);',
  129.   'h(2) = subplot(3,1,2); plot(tempo);',
  130.   'title(''s and Lo_D convolution.'');',
  131.   'set(h(2),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  132.   'delete(subplot(3,2,5));',
  133.   '' };
  135.   slide(idx).text = {
  136.   ' % Compute approx. coef. of s using db1 : first step.',
  137.   ' % Convolve s and Lo_D the',
  138.   ' % decomposition low-pass filter.',
  139.   ' ',
  140.   '         tempo = conv(s,Lo_D);',
  141.   ''};
  143.   %========== Slide 7 ==========
  144.   idx = idx+1;
  145.   slide(idx).code = {
  146.   ['idxPREV = wshowdrv(''#get_idxSlide'',figHandle); idxSlide = ' int2str(idx) ';'],
  147.   'if idxPREV>idxSlide',
  148.   '   h(2) = subplot(3,1,2); plot(tempo);',
  149.   '   title(''s and Lo_D convolution.'');',
  150.   '   set(h(2),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  151.   'end'
  152.   'ca1 = dyaddown(tempo);',
  153.   'h(5) = subplot(3,2,5); plot(ca1);',
  154.   'xlabel(''Approx. coef. : ca1.'');',
  155.   'set(h(5),''Xlim'',[1 length(ca1)]);',
  156.   '' };
  158.   slide(idx).text = {
  159.   ' % Compute approx. coef. of s using db1 : second step.',
  160.   ' % Decimate convolution result and keep central part.',
  161.   ' ',
  162.   '         ca1 = dyaddown(tempo);',
  163.   ''};
  165.   slide(idx).info = 'dyaddown';
  167.   %========== Slide 8 ==========
  168.   idx = idx+1;
  169.   slide(idx).code = {
  170.   'h(3) = subplot(3,2,3); wdstem(h(3),x_fil,Lo_D,stemCOL);',
  171.   'h(4) = subplot(3,2,4); wdstem(h(4),x_fil,Hi_D,stemCOL);',
  172.   'xlabel(''Hi_D.'');',
  173.   ''};
  175.   slide(idx).text = {
  176.   ''};
  178.   %========== Slide 9 ==========
  179.   idx = idx+1;
  180.   slide(idx).code = {
  181.   'sm = sum(Hi_D);',
  182.   'h(4) = subplot(3,2,4); xlabel([''Hi_D : sum = '', num2str(sm)]);',
  183.   ''};
  185.   slide(idx).text = {
  186.   ' % Hi_D is the decomposition high-pass filter.',
  187.   ' % Check for sum.',
  188.   ' ',
  189.   '         sm = sum(Hi_D);',
  190.   ''};
  192.   %========== Slide 10 ==========
  193.   idx = idx+1;
  194.   slide(idx).code = {
  195.   'nrm = norm(Hi_D);',
  196.   ['idxPREV = wshowdrv(''#get_idxSlide'',figHandle); idxSlide = ' int2str(idx) ';'],
  197.   'if idxPREV>idxSlide',
  198.   '   h(3) = subplot(3,2,3); wdstem(h(3),x_fil,Lo_D,stemCOL);',
  199.   '   h(4) = subplot(3,2,4); wdstem(h(4),x_fil,Hi_D,stemCOL);',
  200.   'end',
  201.   'h(4) = subplot(3,2,4); xlabel([''Hi_D : norm = '', num2str(nrm)]);',
  202.   ''};
  203.   
  204.   slide(idx).text = {
  205.   ' % Hi_D is the decomposition high-pass filter.',
  206.   ' % Check for square norm.',
  207.   ' ',
  208.   '         nrm = norm(Hi_D);',
  209.   ''};
  211.   %========== Slide 11 ==========
  212.   idx = idx+1;
  213.   slide(idx).code = {
  214.   'tempo = conv(s,Hi_D);',
  215.   'h(2) = subplot(3,1,2); plot(tempo);',
  216.   'title(''s and Hi_D convolution.'');',
  217.   'set(h(2),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  218.   'delete(subplot(3,2,6));',
  219.   ''};
  221.   slide(idx).text = {
  222.   ' % Compute detail coef. of s using db1 : first step.',
  223.   ' % Convolve s and Lo_D the',
  224.   ' % decomposition high-pass filter.',
  225.   ' ',
  226.   '         tempo = conv(s,Hi_D);',
  227.   ''};       
  229.   %========== Slide 12 ==========
  230.   idx = idx+1;
  231.   slide(idx).code = {
  232.   'cd1 = dyaddown(tempo);',
  233.   
  234.   ['idxPREV = wshowdrv(''#get_idxSlide'',figHandle); idxSlide = ' int2str(idx) ';'],
  235.   'if idxPREV>idxSlide',
  236.   '   h(5) = subplot(3,2,5); plot(ca1);',
  237.   '   xlabel(''Approx. coef. : ca1.'');',
  238.   '   set(h(5),''Xlim'',[1 length(ca1)]);',
  239.   'end',
  240.   'h(6) = subplot(3,2,6); plot(cd1);',
  241.   'xlabel(''Detail coef. : cd1.'');',
  242.   'set(h(6),''Xlim'',[1 length(cd1)]);',
  243.   ''};
  245.   slide(idx).text = {
  246.   ' % Compute detail coef. of s using db1 : second step.',
  247.   ' % Decimate convolution result',
  248.   ' % and keep central part.',
  249.   ' ',
  250.   '         cd1 = dyaddown(tempo);',
  251.   ''};       
  253.   slide(idx).info = 'dyaddown';
  255.   %========== Slide 13 ==========
  256.   idx = idx+1;
  257.   slide(idx).code = {
  258.   '[ca1,cd1] = dwt(s,''db1'');',
  259.   
  260.   ['idxPREV = wshowdrv(''#get_idxSlide'',figHandle); idxSlide = ' int2str(idx) ';'],
  261.   'if idxPREV>idxSlide',
  262.   '   h(1) = subplot(3,1,1); plot(s,''r'');',
  263.   '   title(''Original signal s.'');',
  264.   '   set(h(1),''Xlim'',[1 16],''Xtick'',[])',
  265.   '   tempo = conv(s,Hi_D);',
  266.   '   h(2) = subplot(3,1,2); plot(tempo);',
  267.   '   title(''s and Hi_D convolution.'');',
  268.   '   set(h(2),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  269.   'end'
  270.   
  271.   'h(5) = subplot(3,2,5); plot(ca1,''g'');',
  272.   'xlabel(''Approx. coef. : ca1.'');',
  273.   'set(h(5),''Xlim'',[1 length(ca1)]);',
  274.   'h(6) = subplot(3,2,6); plot(cd1,''g'');',
  275.   'xlabel(''Detail coef. : cd1.'');',
  276.   'set(h(6),''Xlim'',[1 length(cd1)]);',
  277.   ''};
  279.   slide(idx).text = {
  280.   ' % This sequence is the one step',
  281.   ' % discrete wavelet transform of s.',
  282.   ' % M-file dwt performs it directly.',
  283.   ' ',
  284.   '         [ca1,cd1] = dwt(s,''db1'');',
  285.   ''};       
  287.   slide(idx).info = 'dwt';
  289.   %========== Slide 14 ==========
  290.   idx = idx+1;
  291.   slide(idx).code = {
  292.   '[Lo_R,Hi_R] = wfilters(''db1'',''r'');',
  293.   'ax = findall(figHandle,''type'',''axes''); delete(ax); drawnow;  h = [];',   
  294.   'h(3) = subplot(3,2,3); wdstem(h(3),x_fil,Lo_R,stemCOL);',
  295.   'xlabel(''Lo_R.'');',
  296.   'h(4) = subplot(3,2,4); wdstem(h(4),x_fil,Hi_R,stemCOL);',
  297.   'xlabel(''Hi_R.'');',
  298.   'h(1) = subplot(3,2,1); plot(ca1,''g'');',
  299.   'set(h(1),''Xlim'',[1 length(ca1)]);',
  300.   'title(''Approx. coef. : ca1.'');',
  301.   'h(2) = subplot(3,2,2); plot(cd1,''g'');',
  302.   'title(''Detail coef. : cd1.'');',
  303.   'set(h(2),''Xlim'',[1 length(cd1)]);',
  304.   ''};
  306.   slide(idx).text = {
  307.   ' % Now how to reconstruct ?',
  308.   ' % For a given orthogonal wavelet,',
  309.   ' % compute the two associate',
  310.   ' % reconstruction filters.',
  311.   ' ',
  312.   '         [Lo_R,Hi_R] = wfilters(''db1'',''r'');',
  313.   ''};
  315.   slide(idx).info = 'wfilters';
  317.   %========== Slide 15 ==========
  318.   idx = idx+1;
  319.   slide(idx).code = {
  320.   'tempo = dyadup(cd1);',
  321.   'subplot(3,2,3); xlabel('''');',
  322.   'subplot(3,2,4); xlabel('''');',
  323.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(tempo);',
  324.   'xlabel(''Upsampled det. coeff. cd1.'');',
  325.   'set(h(3),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  326.   ''};
  328.   slide(idx).text = {
  329.   ' % Reconstruct detail : first step.',
  330.   ' % Upsample cd1 inserting zeros.',
  331.   ' ',
  332.   '         tempo = dyadup(cd1);' ,
  333.   ''};
  335.   slide(idx).info = 'dyadup';
  337.   %========== Slide 16 ==========
  338.   idx = idx+1;
  339.   slide(idx).code = {
  340.   'tempo = conv(tempo,Hi_R);',
  341.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(tempo);',
  342.   'xlabel(''Upsampled detail coeff. and Hi_R convolution.'');',
  343.   'set(h(3),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  344.   ''};
  346.   slide(idx).text = {
  347.   ' % Reconstruct detail : second step.',
  348.   ' % Convolves upsampled detail coeff.',
  349.   ' % and Hi_R reconstruction high-pass filter.',
  350.   ' ',
  351.   '         tempo = conv(tempo,Hi_R);',
  352.   ''};
  354.   %========== Slide 17 ==========
  355.   idx = idx+1;
  356.   slide(idx).code = {
  357.   'd1 = wkeep(tempo,16);',
  358.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(d1);',
  359.   'xlabel(''Reconstructed detail d1.'');',
  360.   'set(h(3),''Xlim'',[1 length(d1)]);',
  361.   ''};
  363.   slide(idx).text = {
  364.   ' % Reconstruct detail : last step.',
  365.   ' % Take central part of length 16',
  366.   ' % of upsampled detail coeff. and Hi_R',
  367.   ' % convolution.',
  368.   ' ',
  369.   '         d1 = wkeep(tempo,16);',
  370.   ''};
  372.   slide(idx).info = 'wkeep';
  374.   %========== Slide 18 ==========
  375.   idx = idx+1;
  376.   slide(idx).code = {
  377.   'tempo = dyadup(ca1);',
  378.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(tempo);',
  379.   'xlabel(''Upsampled approx. coeff. ca1'');',
  380.   'set(h(3),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  381.   ''};
  383.   slide(idx).text = {
  384.   ' % Using the same line reconstruct',
  385.   ' % approximation. First step. Upsample',
  386.   ' % ca1 inserting zeros.',
  387.   ' ',
  388.   '         tempo = dyadup(ca1);',
  389.   ''};
  391.   slide(idx).info = 'dyadup';
  393.   %========== Slide 19 ==========
  394.   idx = idx+1;
  395.   slide(idx).code = {
  396.   'tempo = conv(tempo,Lo_R);',
  397.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(tempo);',
  398.   'xlabel(''Upsampled approx coeff. and Lo_R convolution.'');',
  399.   'set(h(3),''Xlim'',[1 length(tempo)]);',
  400.   ''};
  402.   slide(idx).text = {
  403.   ' % Reconstruct approx. : second step.',
  404.   ' % Convolves upsampled approx coeff.',
  405.   ' % and Lo_R reconstruction low-pass filter.',
  406.   ' ',
  407.   '         tempo = conv(tempo,Lo_R);', 
  408.   ''};
  410.   %========== Slide 20 ==========
  411.   idx = idx+1;
  412.   slide(idx).code = {
  413.   'a1 = wkeep(tempo,16);',
  414.   
  415.   ['idxPREV = wshowdrv(''#get_idxSlide'',figHandle); idxSlide = ' int2str(idx) ';'],
  416.   'if idxPREV>idxSlide',
  417.   '   h(3) = subplot(3,2,3); wdstem(h(3),x_fil,Lo_R,stemCOL);',
  418.   '   h(4) = subplot(3,2,4); wdstem(h(4),x_fil,Hi_R,stemCOL);',
  419.   '   h(1) = subplot(3,2,1); plot(ca1,''g'');',
  420.   '   set(h(1),''Xlim'',[1 length(ca1)]);',
  421.   '   title(''Approx. coef. : ca1.'');',
  422.   '   h(2) = subplot(3,2,2); plot(cd1,''g'');',
  423.   '   title(''Detail coef. : cd1.'');',
  424.   '   set(h(2),''Xlim'',[1 length(cd1)]);',
  425.   'end'
  426.   
  427.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(a1);',
  428.   'xlabel(''Reconstructed approx. a1.'');',
  429.   'set(h(3),''Xlim'',[1 length(a1)]);',
  430.   ''};
  432.   slide(idx).text = {
  433.   ' % Reconstruct approx : last step.',
  434.   ' % Take central part of length 16',
  435.   ' % of upsampled approx coeff. and Lo_R',
  436.   ' % convolution.',
  437.   ' ',
  438.   '        a1 = wkeep(tempo,16);',
  439.   ''};
  441.   slide(idx).info = 'wkeep';
  443.   %========== Slide 21 ==========
  444.   idx = idx+1;
  445.   slide(idx).code = {
  446.   'a0 = a1 + d1;'
  447.   'ax = findall(figHandle,''type'',''axes''); delete(ax); drawnow;  h = [];',   
  448.   'h(1) = subplot(3,1,1); plot(s,''r'');',
  449.   'title(''Original signal s.'');',
  450.   'set(h(1),''Xlim'',[1 16]);',
  451.   'pause(1)',
  452.   'set(h(1),''Xticklabel'',[]);',
  453.   'h(2) = subplot(3,1,2); plot(1:16,a1,1:16,d1);',
  454.   'title(''a1 and d1.'');',
  455.   'set(h(2),''Xlim'',[1 16]);',
  456.   'pause(1)',
  457.   'set(h(2),''Xticklabel'',[]);',
  458.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(a0);',
  459.   'title(''Reconstructed signal : a0 = a1 + d1.'');',
  460.   'set(h(3),''Xlim'',[1 16]);',
  461.   ''};
  463.   slide(idx).text = {
  464.   ' % Now add a1 and d1 in order to',
  465.   ' % recover original signal.',
  466.   ' ',
  467.   '         a0 = a1 + d1;',
  468.   ''};
  470.   %========== Slide 22 ==========
  471.   idx = idx+1;
  472.   slide(idx).code = {
  473.   'a0 = idwt(ca1,cd1,''db1'',16);',
  474.   'h(3) = subplot(3,1,3); plot(a0,''g'');',
  475.   'title(''Reconstructed signal a0.'');',
  476.   'set(h(3),''Xlim'',[1 16]);',
  477.   ''};
  479.   slide(idx).text = {
  480.       ' % This sequence is the one step',
  481.       ' % inverse discrete wavelet transform of s.',
  482.       ' % M-file idwt performs it directly.',
  483.       ' ',
  484.       '        a0 = idwt(ca1,cd1,''db1'',16);',
  485.       ''};
  487.   slide(idx).info = 'idwt';
  489.   varargout{1} = slide;
  490. end