有趣的是，《维基百科》(en.wikipedia.org)中“Daubechieswavelet”的“Implementation”部分，也把某种Periodization与其它模式(被称为高级(尖端，sophisticated)的方法)“相对”而论，而且强调只影响“very ends”。但是，居士对整个滤波器系统的周期化的测试，并不管支集影响有多远；在256点数据的8级分解中，最后一个近似系数，实际上，涉及到了所有的256个数据点。

       在Matlab中，做些测试，是应该的！

       Matlab系统默认的模式是sym，它在表格中排在第一位。此外，系统有函数计算“合理的最大”分解深度。在命令窗中，运行

wmaxlev(256,'db33'), wmaxlev(64,'db20'),

得到的最大分解深度为1、0，即是说：只该分解一级、或干脆就不能做小波变换。分解深度越小，由滤波器系数本身的近似性和计算中的数字截断所引入的误差(不是理论上的重建问题！)，一般应该更小。所以，测试时，用sym模式、系统计算的合理分解深度，作为比较标准。

       本文后的图片所示(右边)的结果，用单位能量的正态分布的随机序列(左边)，比较了Matlab的小波变换中的3种模式、它的65组滤波器(依次为Daubechies1至Daubechies 45、 Coiflets 1至Coiflets5、15组双正交)。模式sym、zpd、per的误差（未做任何变换域数据修正）结果，几乎完全重合，而且，也与居士在Scilab中周期化滤波器系统以分解单位矩阵的结果一致。用模式zpd、per时，分解深度都被强行设置为8；然而，用sym模式时的平均分解深度，仅约为3，不到8的一半，可以说sym模式很占便宜。

       下面是居士写的计算图片中结果的Matlab程序temp8x.m:

function [Test8x]=temp8x

%test Matlab-Wavelet-Toolbox: dwtmode and itsFilters

%in Matlab-R2011a. 2013-August.

%      tic;[Test8x]=temp8x;toc,

%------prepare

close all force;

biof1=['1.1'; '1.3'; '1.5'; '2.2'; '2.4'; '2.6';'2.8';...

      '3.1'; '3.3'; '3.5'; '3.7'; '3.9'; '4.4'; '5.5'; '6.8'];

dwtmod1=['sym';'zpd';'per']; %3 modes

rng(1.0e9); x=randn(1,256);  x=x/norm(x(); %test data

ModeSymLevel=0;

Test8x=zeros(65,3);

%------compute

fori1=1:65;    % 65filters

    if(i1>0)&&(i1<46)

       FilterNam1=['db'int2str(i1)];     %Daubechies     

    elseif(i1>45)&&(i1<51)

       FilterNam1=['coif' int2str(i1-45)]; %Coiflets

    elseif(i1>50)&&(i1<66)

       FilterNam1=['bior' biof1(i1-50,];%Biorthogonal                 

    else

       error('Undefined Filter.');  %unknown

    end

    forj1=1:3;    %3mode error, from dwt and idwt

       if j1==1

           dl0=wmaxlev(length(x),FilterNam1);%level,only for Mode sym

           ModeSymLevel=ModeSymLevel+dl0; %memorize the levels

       else

           dl0=8;

       end

       dwtmode(dwtmod1(j1,); %set mode

       [xc1,xl1]=wavedec(x,dl0,FilterNam1);%transform      

       xr1=waverec(xc1,xl1,FilterNam1);  %inverse

       Test8x(i1,j1)=norm(xr1-x);    %norm of error

   end

end

%------display

ModeSymLevel=ModeSymLevel/length(Test8x(:,1)), %'sym' average level

subplot(1,2,1);  plot(x);  axis tight; %display raw data

title('The Normalized randn(1,256) forwavedec');

subplot(1,2,2); %display the result

semilogy(Test8x(:,1),'-g');  holdon;

semilogy(Test8x(:,2),'ob'); semilogy(Test8x(:,3),'+r');  hold off;

grid on; axis tight; legend(dwtmod1,'Location','NorthWest');

title('temp8x.m: Matlab dwt Modes and ItsFilters');

xlabel('db1-db45,coif1-coif5,15 BiorthogonalFilters');

ylabel('Reconstruction-Error Norm');

end