用简单的haar 小波对信号进行二层分解

用简单的haar 小波对信号进行二层分解

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@author 张浩龙
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采用haar小波对信号进行分析 

分解层数：一层
目标信号：sin 函数

其他说明：若想多层分解 只需将coffe数组中的偶数项（对应于低频信号）再通过函数进行一次即可 
若想采用其他小波 例如db2小波 则需要变换一下系数 
比如db2 小波有四个系数 分别为 0.48296 0.83651 0.22414 -0.1294 可在matlab下用 wfilter（‘db2‘‘d‘）得到相应系数
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#include 
#include 

#define M 100 //M为采样个数 

//以下四个宏为高通和低通滤波器系数（滤波器分解系数） 也为haar小波方程和尺度方程的分解系数
#define H1_0 -0.7071 
#define H1_1 0.7071
#define H0_0 0.7071
#define H0_1 0.7071

double signal[M];//原信号
double rec_signal[M];//重建的信号
double error[M];//误差数组

double coffe[M]; //系数矩阵 存储一次变换后 ca 和 cd 

void input_Signal（void）
{
	//暂且用正弦信号作为输入 当然可以改成昨天你给我看的那个调频信号 不过需要你自己在这构建函数表达式
	for（int i = 0; i		signal[i] = sin（i）;
}

void Haar_transform（void）
{
    for（int i=0; i	{
         if（0 == i%2）
		 {
             coffe[i] = signal[i]*H0_1 + signal[i+1]*H0_0;//此处为进行卷积计算 低通滤波
		 }
		 else
		 {
             coffe[i] = signal[i-1]*H1_1 + signal[i]*H1_0;//此处为进行卷积计算 高通滤波
		 }
	}
}

void Haar_reconstruction（void）
{
	for（int i=0; i	{
		if（0 == i%2）
		{
			rec_signal[i] = coffe[i]*H0_1 + coffe[i+1]*H1_1;//此处为进行卷积计算 低通滤波
		}
		else
		{
			rec_signal[i] = coffe[i-1]*H0_0 + coffe[i]*H1_0;//此处为进行卷积计算 高通滤波
		}
	}
}

void Error_Calculate（void）
{
     for（int i=0; i		 error[i] = fabs（signal[i] - rec_signal[i]）;
}

void output（void）
{
	int i;
    printf（“一层分解低频系数为:\n“）;
	for（i=0; i	{
		printf（“%      lf“coffe[i]）;
	}

	printf（“一层分解高频系数为:\n“）;
	for（i=1; i	{
		printf（“%      lf“coffe[i]）;
	}

	printf（“原信号为:\n“）;
	for（i=0; i	{
		printf（“%      lf“signal[i]）;
	}

	printf（“重建信号为:\n“）;
	for（i=0; i	{
		printf（“%      lf“rec_signal[i]）;
	}

    printf（“误差为:\n“）;
	for（i=0; i	{
		printf（“%      lf“error[i]）;
	}
}

void main（void）
{
   input_Signal（）;
   Haar_transform（）;
   Haar_reconstruction（）;
   Error_Calculate（）;
   output（）;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2333  2013-04-20 12:29  Simple_Haar_Wavelet\Haar_wavelet.txt
     文件        2333  2013-04-20 12:28  Simple_Haar_Wavelet\Haar_wavelets.cpp
     文件         211  2013-04-20 12:32  Simple_Haar_Wavelet\说明.txt
     目录           0  2013-04-20 12:30  Simple_Haar_Wavelet\