人工智能学习 MATLAB小波神经网络仿真模拟程序 7天数据预测未来一天的情况
源程序如下:
- Load 11-15; % 装载信号
- s=unnamed(1:240);
- ls=length(s);
- [cA1,cD1]=dwt(s,'db4'); ％ 单尺度一维离散小波变换
- A1=upcoef('a',cA1,'db4',1,ls)； ％ 一维系数直接重构
- D1=upcoef('d',cD1,'db4',1,ls)；
- subplot(2,1,1)；plot(A1)；title('低频A1')；
- subplot(2,1,2)；plot(D1)；title('高频D1')；
- A0=idwt(cA1,cD1,'db4',ls)；
- figure(2)；
- subplot(2,1,1)；plot(s)；title('原始信号')；
- subplot(2,1,2)；plot(A0)；title('重构信号')；
- [C,L]=wavedec(s,3,'db4')； ％ 使用db4小波在第3层进行分解
- cA3=appcoef(C,L,'db4',3)； ％ 重构第1、2、3层的高频信号
- A3=wrcoef('a',C,L,'db4',3)；
- D1=wrcoef('d',C,L,'db4',1)；
- D2=wrcoef('d',C,L,'db4',2)；
- D3=wrcoef('d',C,L,'db4',3)；
- subplot(5,1,1)；plot(s)；title('原始信号')；
- ％ 多尺度一维分解结果显示
- subplot(5,1,2)；plot(A3)；title('低频A3')；
- subplot(5,1,3)；plot(D1)；title('高频D1')；
- subplot(5,1,4)；plot(D2)；title('高频D2')；
- subplot(5,1,5)；plot(D3)；title('高频D3')；
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