matlab小波包和小波分析低频系数就是近似系数,高频系数就是细节系数,小波分析是不是只对低频部分进行分解,分解成低频、高频两部分；小波包分解对低频和高频部分都进行分解,某一层是低

matlab小波包和小波分析低频系数就是近似系数,高频系数就是细节系数,小波分析是不是只对低频部分进行分解,分解成低频、高频两部分；小波包分解对低频和高频部分都进行分解,某一层是低
matlab小波包和小波分析

低频系数就是近似系数,高频系数就是细节系数,
小波分析是不是只对低频部分进行分解,分解成低频、高频两部分；小波包分解对低频和高频部分都进行分解,某一层是低频、高频系数相间,如上图,A开头表示低频,D开头表示高频,

在对某一信号进行N层小波包分解时,奈奎斯特频率为FN,则频率带宽为FN/2^N,也就是将信号分解成0~FN/2^N,FN/2^N~FN/2^（N-1）,FN/2^（N-1）~FN/2^（N-2）,FN/2^（N-2）~FN/2^（N-3）.各个频段,比较各个频段的幅值,就可知道信号的频率成分,
还有一个问题就是,是不是0~FN/2^N频段是近似系数,FN/2^N~FN/2^（N-1）频段是高频系数,以此类推

matlab小波包和小波分析低频系数就是近似系数,高频系数就是细节系数,小波分析是不是只对低频部分进行分解,分解成低频、高频两部分；小波包分解对低频和高频部分都进行分解,某一层是低
问题1是对的；
问题2也是对的；
问题3的前半部分,对于频段的计算也是对的,但是“比较各个频段的幅值,就可知道信号的频率成分”是错的.小波变换不是纯频域的方法,所以通常的应用是不合适用频率描述分析的,到了计算结果的频段这一步已经就完成了.你要得到各个层次结果的频率值需要将各个层次的结果做fft,然后根据你前面的各个频段算出fft后的频率值,还要使用centfrq函数算出各层分解时所用小波基的中心频率,然后在fft的结果中识别出不是中心频率引起的那些幅值较高的频率值,将所有分解层次的所有结果的所有fft结果的所有这些频率值识别出来才是信号的频率成分,而且其中多半会带有原始信号没有的假频率,这些频率是小波包分解运算时产生的,所以,你看初学小波的人总是喜欢用小波分解去算信号的频率,实际上小波分析根本就不是这么用的,matlab中小波分析就很少和频率挂钩,建议你别再和频率较劲了,那是纯频域的概念,我觉得甚至不适合来描述小波的概念.
最后的问题,除了0~FN/2^N频段是近似系数,其它所用频段都是细节系数,但这时候可能已经不能用“高频”这个词描述了,因为可能这些细节系数的频率也并不高了,所以用细节系数更适合.