%%小波譜分析mallat算法經典程序?

clc;clear;
%%?1.正弦波定義
f1=50;?%?頻率1
f2=100;?%?頻率2
fs=2*（f1+f2）;?%?采樣頻率
Ts=1/fs;?%?采樣間隔
N=120;?%?采樣點數
n=1:N;
y=sin（2*pi*f1*n*Ts）+sin（2*pi*f2*n*Ts）;?%?正弦波混合
figure（1）
plot（y）;
title（‘兩個正弦信號‘）
figure（2）
stem（abs（fft（y）））;
title（‘兩信號頻譜‘）
%%?2.小波濾波器譜分析
h=wfilters（‘db30‘‘l‘）;?%?低通
g=wfilters（‘db30‘‘h‘）;?%?高通
h=[hzeros（1N-length（h））];?%?補零（圓周卷積，且增大分辨率變于觀察）
g=[gzeros（1N-length（g））];?%?補零（圓周卷積，且增大分辨率變于觀察）
figure（3）;
stem（abs（fft（h）））;
title（‘低通濾波器圖‘）
figure（4）;
stem（abs（fft（g）））;
title（‘高通濾波器圖‘）
%%?3.MALLET分解算法（圓周卷積的快速傅里葉變換實現）
sig1=ifft（fft（y）.*fft（h））;?%?低通（低頻分量）
sig2=ifft（fft（y）.*fft（g））;?%?高通（高頻分量）
figure（5）;?%?信號圖
subplot（211）
plot（real（sig1））;
title（‘分解信號1‘）
subplot（212）
plot（real（sig2））;
title（‘分解信號2‘）
figure（6）;?%?頻譜圖
subplot（211）
stem（abs（fft（sig1）））;
title