信号与系统常用MATLAB语句.docx

函数名功能abs(X)求绝对值（幅值）Plot(x,y)按照线性比例在两坐标上做二维图形Stem(x.y,*)绘制以x为横坐标，y为纵坐标的脉冲图形，用*方式作图Stairs(x,y)绘制以x为横坐标，y为纵坐标的阶梯图形-rbykg用红色，蓝色，黄色，黑色，绿色作图filled-s-d0pvx用实心，方形点，菱形点，圆形点，星点，三角点，X点作图 b blue . point - solid g green o circle : dotted r red x x-mark -. dashdot c cyan + plus - dashed m magenta * star (none) no line y yellow s square k black d diamond w white v triangle (down) triangle (up) triangle (right) p pentagram h hexagramSubplot(m,n,i)在同一个图形界面上山生一个m行n列的子图，在第i个作图Title(*)在图形的上方方标注Xlable(*)为x轴做标注Ylable(*)为y轴做标注Axis(x1,x2,y1,y2)限定图形坐标的范围，起点终点分别为x1,x2,y1,y2Length(n)取某一变量的长度（采样点数）Real(h)取复数的实部Imag(h)取复数的虚部Sawtooth(t,width)产生锯齿波或三角波，默认锯齿波，width为最大点的位置，0.5时为标准的三角波，1时为锯齿波Square(t,duty)产生指定周期的矩形波，duty为脉冲宽度和周期的比例Sinc(t)抽样信号，即宽度为2，幅度为1的矩形波的连续逆傅里叶变化Diric(x,n)产生dirichlet或周期sinc函数，n必须为整数Rand(n,m)用于产生一组具有n行m列的随机信号Grid on添加主要的网格线，一般用于画完图的以后Linspace(x0,x1,n)将x0到x1分成n等分，用于划分坐标轴Legend(*)为图形添加图形注释Figure(x)产生第x个图像窗口Fft(X,N,DIM)X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换Fft2(X,MROWS,NCOLS)MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小Imread(lena.bmp)读入图像lena.bmp并赋给一个二维向量数组Imshow(I LOW HIGH)显示图像，I为二维向量数组，并设置灰度范围，大于白色，小于黑色显示Rgb2gray(B)转换成二维灰度图（0-255）Edge(B，methods)以methods方式取二维绘图图的尖锐边界轮廓Input(*)显示*,并将输入值赋给变量Disp(*)显示*提示Pause暂停，按任意键后继续Rand(m,n)产生m行n列（0,1）的二维向量组Y=filter(b,a,X)实现差分方程，向量X，通过系数向量A,B，产生向量AY=BX，其中X为各点值，数量等于Y的个数，少于则补零，输出结果为X的长度Y,Zf = filter(B,A,X,Zi) 给出初始和最终条件。ZI和Zf是延迟Y=conv(x,h)求输入信号x与冲击函数h的卷积，输出长度等于X+H-1Y=impz(b,a,N)求系统冲击响应, AY=BX,输出结果为N长度Find(A(I,j)查询向量组i行j列Max(A,B)返回与A&B大小相同数组，各元素为A,B对应位置最大的Max(X,DIM)输出DIM维数组，求另一维度的最大值，从而组成DIM维数组Awgn(X,SNR,SIGPOWER)信号加噪声，X为噪声，SNR为声噪比（db），x的强度假定为0Dbw,如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为measured，则函数将在加入噪声之前测定信号强度Imnoise(i,type,parameters)I为原图象的灰度矩阵,type为加噪声的类型. type可有五种,分别为gaussian(高斯白噪声),localvar(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),poisson(泊松噪声),salt & pepper(椒盐噪声)和speckle(斑点噪声);ym,x=max(y)显示函数y的最大值的y值与对应x值Fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type=average，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为3,3。type= gaussian，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为3,3，sigma表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5。type= laplacian，为拉普拉斯算子，参数为alpha，用于控制拉普拉斯算子的形状，取值范围为0,1，默认值为0.2。type= log，为拉普拉斯高斯算子，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为3,3，sigma为滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5type= prewitt，为prewitt算子，用于边缘增强，无参数。type= sobel，为著名的sobel算子，用于边缘提取，无参数。type= unsharp，为对比度增强滤波器，参数alpha用于控制滤波器的形状，范围为0,1，默认值为0.2wiener2(I,m,n,noise)维纳滤波, 强调图象空间域锐化的作用, m,n指定滤波器窗口大小为m*n,默认值为3*,noise指定噪声的功率deconvwnr维纳滤波, 强调图象复原方面imresize(f, scale, method);图像缩放, method的几种可选值：nearest（默认值）最近邻插值,bilinear双线性插值,bicubic双三次插值imrotate(f, angle, method)图像旋转使用, 参数method用于指定插值的方法，可选用的值为nearest（最邻近法），bilinear（双线性插值），bicubic（双三次插值），默认为nearest。一般说来旋转后的图像会比原图大，超出原图部分值为0。imcrop(f, X, Y, WIDTH, HEIGHT)图像剪切imtransform(f, tform, interp)图像的空间变换, 其中，interp可以是nearest，bilinear或者bicubic。3. 图像小波变换的 Matlab 实现函数3.1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt 函数 Matlab功能：一维离散小波变换格式：cA,cD=dwt(X,wname)cA,cD=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT说明：cA,cD=dwt(X,wname) 使用指定的小波基函数 wname 对信号X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量；cA,cD=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。(2) idwt 函数功能：一维离散小波反变换格式：X=idwt(cA,cD,wname)X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,wname,L)函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明：X=idwt(cA,cD,wname) 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。wname 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。X=idwt(cA,cD,wname,L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现3.2 二维小波变换的 Matlab 实现二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFTdwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换 Matlabwaverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换(1) wcodemat 函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0NB，缺省值 NB16；OPT 指定了编码的方式（缺省值为 mat），即：别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPTrow ，按行编码OPTcol ，按列编码OPTmat ，按整个矩阵编码ABSOL 是函数的控制参数（缺省值为 1），即：ABSOL0 时，返回编码矩阵ABSOL1 时，返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现(2) dwt2 函数功能：二维离散小波变换格式：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)使用指定的小波基函数 wname 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。 (3) wavedec2 函数功能：二维信号的多层小波分解1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现格式：C,S=wavedec2(X,N,wname)C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)说明：C,S=wavedec2(X,N,wname) 使用小波基函数 wname 对二维信号 X 进行 N 层分解；C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT(4) idwt2 函数功能：二维离散小波反变换格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname,S)别可以实现一维、二维和 N 维 DFTX=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname) 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname,S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。(5) waverec2 函数说明：二维信号的多层小波重构格式：X=waverec2(C,S,wname)X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)说明：X=waverec2(C,S,wname) 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，wname 为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。Allnodes 计算树结点appcoef 提取一维小波变换低频系数appcoef2 提取二维小波分解低频系数bestlevt 计算完整最佳小波包树 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTbesttree 计算最佳(优)树biorfilt 双正交样条小波滤波器组biorwavf 双正交样条小波滤波器 Matlabcentfrq 求小波中心频率cgauwavf Complex Gaussian小波cmorwavf coiflets小波滤波器 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现cwt 一维连续小波变换dbaux Daubechies小波滤波器计算dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W=dbN N=1,2,3,.,50 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式detcoef 提取一维小波变换高频系数 Matlabdetcoef2 提取二维小波分解高频系数disp 显示文本或矩阵drawtree 画小波包分解树(GUI) 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTdtree 构造DTREE类dwt 单尺度一维离散小波变换dwt2 单尺度二维离散小波变换 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTdwtmode 离散小波变换拓展模式dyaddown 二元取样dyadup 二元插值 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现entrupd 更新小波包的熵值fbspwavf B样条小波gauswavf Gaussian小波 Matlabget 获取对象属性值idwt 单尺度一维离散小波逆变换idwt2 单尺度二维离散小波逆变换ind2depo 将索引结点形式转化成深度位置结点形式intwave 积分小波数isnode 判断结点是否存在 Matlabistnode 判断结点是否是终结点并返回排列值iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换iswt2 二维逆SWT变换 Matlableaves Determine terminal nodesmexihat 墨西哥帽小波meyer Meyer小波 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTmeyeraux Meyer小波辅助函数morlet Morlet小波nodease 计算上溯结点nodedesc 计算下溯结点(子结点)nodejoin 重组结点nodepar 寻找父结点 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTnodesplt 分割(分解)结点noleaves Determine nonterminal nodesntnode Number of terminal nodes函数 fft、fft2 和 fftn 分ntree Constructor for the class NTREEorthfilt 正交小波滤波器组plot 绘制向量或矩阵的图形qmf 镜像二次滤波器rbiowavf Reverse biorthogonal spline wavelet filtersread 读取二进制数据readtree 读取小波包分解树scal2frq Scale to frequencyset Matlabshanwavf Shannon waveletsswt 一维SWT(Stationary Wavelet Transform)变换swt2 二维SWT变换symaux Symlet wavelet filter computation.symwavf Symlets小波滤波器thselect 信号消噪的阈值选择thodes Referencestreedpth 求树的深度treeord 求树结构的叉数upcoef 一维小波分解系数的直接重构upcoef2 二维小波分解系数的直接重构upwlev 单尺度一维小波分解的重构upwlev2 单尺度二维小波分解的重构wavedec 单尺度一维小波分解wavedec2 多尺度二维小波分解 Matlabwavedemo 小波工具箱函数demowavefun 小波函数和尺度函数wavefun2 二维小波函数和尺度函数 别可以实现一维、二维和 N 维 DFTwavemenu 小波工具箱函数menu图形界面调用函数wavemngr 小波管理函数waverec 多尺度一维小波重构 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现waverec2 多尺度二维小波重构wbmpen Penalized threshold for wavelet 1-D or 2-D de-noisingwcodemat 对矩阵进行量化编码 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wdcbm Thresholds for wavelet 1-D using Birge-Massart strategywdcbm2 Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategywden 用小波进行一维信号的消噪或压缩wdencmp De-noising or compression using waveletswentropy 计算小波包的熵wextend Extend a vector or a matrixwfilters 小波滤波器wkeep 提取向量或矩阵中的一部分wmaxlev 计算小波分解的最大尺度 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wnoise 产生含噪声的测试函数数据wnoisest 估计一维小波的系数的标准偏差wp2wtree 从小波包树中提取小波树 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wpcoef 计算小波包系数wpcutree 剪切小波包分解树wpdec 一维小波包的分解wpdec2 二维小波包的分解wpdencmp 用小波包进行信号的消噪或压缩wpfun 小波包函数wpjoin 重组小波包wprcoef 小波包分解系数的重构wprec 一维小波包分解的重构 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现wprec2 二维小波包分解的重构wpsplt 分割（分解）小波包wpthcoef 进行小波包分解系数的阈值处理wptree 显示小波包树结构wpviewcf Plot the colored wavelet packet coefficients.wrcoef 对一维小波系数进行单支重构 别可以实现一维、二维和