[编辑：一些代码可用]$M$波段小波变换，$M\ge2$, 概括标准$2$带小波。例如，在P. Steffen等人的《规则 M 波段小波基理论》中提供了该理论。, 1993. 请记住，与$2$带小波，除了 Haar 小波（不是很规则）之外，无法获得实值、对称、正交和有限支持的小波。为了$M>2$，可以以足够的规律性获得这样的设计，并且$M$波段小波有时被认为对图像分析更有效。

唉，经常$M$带滤波器组通常更难设计，并且$M$带小波已很少使用。结果，它们在标准软件中的实施较少。

在$M$-band 实现：我不知道内置的 Matlab 函数。然而，存在$1$D 版本，您可以为您的应用程序构建：

• LTFAT（大型时频分析工具箱）：WFILT_CMBAND - 生成 $$M$-Band 余弦调制小波滤波器，来自于余弦调制小波正交基，1995
• M 波段双树小波：Shannon & Meyer 小波，以及特定的调制重叠变换$M$s 和一个$4$来自高效设计的带滤波器$M$- 具有线性相位和完美重构特性的波段编码器，1995 年，Alkin 和 Caglar。它们带有 Hiilbert 变换，并在Image Analysis Using a Dual-Tree M-Band Wavelet Transform , 2006 中有详细说明；双树小波分解中的噪声协方差特性，2007；基于非线性斯坦因的多通道图像去噪估计器，2008 年。下面，面向 2D$4$来自 Alkin 和 Caglar 的波段小波：

一种$2$-D 版本现在嵌入在 Matlab 工具箱中： $M$-乐队$2$D 双树（Hilbert）小波多分量图像去噪。其他获取系数的来源：

-正交的代数构造$M$完美重构的带小波

有一天，我会重写我自己的代码，让它们更干净。