工程应用中经常需要对一些非平稳信号进行，小波分析和小波包分析适合对非平稳信号分析，相比较小波分析，利用小波包分析可以对信号分析更加精细，小波包分析可以将时频平面划分的更为细致，对信号的高频部分的分辨率要好于小波分析，可以根据信号的特征，自适应的选择最佳小波基函数，比便更好的对信号进行分析，所以小波包分析应用更加广泛，本节先对一维小波包分析进行简单介绍：
工具/原料
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小波包分析
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matlab
方法/步骤
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打开matlab，在命令行输入wavemenu，进入小波包分析主界面
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选择一维小波包分析Wavelet Packet 1-D，进入一维小波包分析界面：
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点击File-load-Signal，弹出下载信号路径对话框，在此选择toolbox-wavelet-wavedemo-elecsig10.mat
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点击打开选项，即可将信号加载到一维小波包分析主界面：
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在小波包界面右侧可以选择小波基函数和分解层数以及熵值，在此选择双线性小波bior2.2，进行4层小波包分解，
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此外在小波包界面右侧可以选择熵值Entroty，选择阀值threshold，阀值水平设置为2，设置完成后，点击下方分析Analyze按钮，即可对图像进行一维小波包分析：
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进行小波包分析后结果如下图，坐上为小波包分解树，右上方为原始图像，终端节点的有色系数图像：
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点击右侧界面压缩Compress和去噪De-noise选项，可以对信号进行压缩和去噪：
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压缩信号图像和去噪信号图像分别如下：
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此外，在页面右侧可以选择多种模型树，包括初始树，小波树，最好树，最好的水平等等：
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在此以点击小波树选项Wavelet Tree为例，得到如下图像：
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以上就是对信号进行一维小波包分析的操作过程：
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