你的结果不对吧，用命令[y1,yh]=dtwavexfm2(g,4,'near_sym_b','qshift_b')后，y1是实低频系数，yh是4层复高频系数，每一层由6个方向子带组成
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应该是先进行小波分解，然后进行小波重构吧？
dwt函数应该是对信号的单层分解，
[cA,cD]=dwt(X,’wname’)中返回的cA，cD分别存放是信号的近似和细节
[C,L]=wavedec(X,N,'wname') 利用小波'wname'对信号X进行多层分解
之后是依据你的需要将信号重构回去，idwt是单尺度一维小波逆变换，waverec是多尺度一维小波重构
简单的就是matlab里面有小波工具箱，在命令窗口输入wavemenu，载入你的信号，选择不同地小波基就行~
希望对你有帮助
貌似是连续小波变换的分解结果。对应小波系数的幅度、相位、实部、虚部。横坐标是原信号的横坐标（一般是时间），纵坐标代表小波分解后的尺度（类似对应时频分析中的频率）。我今天刚看，不过这个函数具体怎么用我还没想明白…
mallat算法是mallat提出的用于某一函数F(t)的二进小波分解与重构的快速算法，其地位相当于傅立叶变换中的FFT。
即相当于构造一定的函数空间，将信号F(t)分解到函数空间中进行一定的计算，获取你想要得到的成分，然后再重构返回原始信号。
具体的mallat算法原理很复杂，你可以在看看书或者相关文献。。希望能有所帮助，如果有高手，请帮忙指正！