计算小波变换的Mallat算法需要逐级分解和重构，而本文通过矩阵变换方法，给出不需逐级计算的小波分解和重构矩阵的构造方法，并给出9/7小波的分解和重构矩阵的基向量及波形图。

Matalb小波分析中的一些基本操作.矩阵计算等好东西

提出一种结合小波变换与共现矩阵用于纺织品图像缺陷检测的方法。首先将灰度图像分解成子带 然 后将纹理图像分割成互不重叠的子窗口, 提取共现特征 最后用无缺陷样品训练的M ahalanob is分类器将每一子 窗口划分为缺陷的和无缺陷的。应用该算法进行实际工厂环境中的纺织品缺陷检测。实验结果表明, 集中处理 具有强判决能力的某一频带提高了检测性能, 也改善了计算效率。-Propose a wavelet transform and co-occurrence matrix for the

图像识别，通过矩阵计算分别读入图像的形状，小波变换的设计与应用-Image recognition, through the matrix into the shape of an image read separately, Design and Application of Wavelet

单层小波变换对二维图像进行分解,[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X, db1 ):计算图像X指定小波基的单层二维离散小波变换分解，其中cA为近似小波系数矩阵，参量cH,cV和cD分别为小波分解的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数。-Single layer wavelet transform to the two-dimensional image decomposition, [cA1, cH1, cV1, cD1]=dwt2 (X, db1 ): X single ima