通过这些小波系数来讨论信号，可以得到更详细的时间和频率信息。哈哈，这是我的感觉。有机会我们可以讨论一下。
作为MATLAB的高级用户，我用它做了仿真，并谈了自己的看法。
提高技能，学习更多编程语言
！大学生应该是国家的希望，你应该是最怕惩罚的漂亮狗，行动起来
小波分析和小波包分析的区别是什？为了克服高频段频率分辨率差、低频段时间分辨率差的缺点，在小波分解的基础上提出了小波包分解。小波包分解提高了信号的时频分辨率。它是一种更精确的信号分析方法。小波包方法是小波分解的推广，它提供了更丰富的信号分析方法。小波包元素由位置、尺度和频率三个参数决定。对于给定的正交小波函数，可以生成一组小波包基。每个小波基都提供了一种特定的信号分析方法，可以节约信号的能量，并根据信号的特征进行精确重构。小波包可以对给定的信号进行多种不同的分解。在正交小波分解过程中，低频系数通常被分解为两部分。分解后得到近似系数向量和细节系数向量。在两个逐次逼近系数中损失的信息可以在细节系数中得到。下一步是将近似系数向量进一步分解为两部分，而细节系数向量不再分解。在小波包分解中，每个细节系数向量也被近似系数向量分解。同样的方法分为两部分。因此，它提供了更丰富的分析方法：在一维情况下，它生成一个完整的二叉树；在二维情况下，它生成一个完整的四叉树。