1.  对于小波变换,dwt2 :单级离散2维小波变换 wavedec2 :多级2-D小波分解 matlab中这两者联系是都能对图像进行小波分解,区别是dwt2是二维单尺度小波变换,只能对输入矩阵X一次分解.wavedec2是二维多尺度小波分解,对输入矩阵X进行N次分解. 经本人实验验证,若图像矩阵是2^n大小,wavedec2执行一次语句就是dwt2进行n次. 2.  图像矩阵形式进行变换和图像转变为向量形式进行变换,效果其实是一样的. 详情请参见具体代码: img = imread('len

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

源:java实现FFT变换 /************************************************************************* * Compilation: javac FFT.java * Execution: java FFT N * Dependencies: Complex.java * * Compute the FFT and inverse FFT of a length N complex sequence. * Bare bon

Windows下FFTW库的安装: 1. 从网站http://www.fftw.org/install/windows.html上下载最新的预编译文件:    32-bit version: fftw-3.2.2.pl1-dll32.zip (1.8MB)    64-bit version: fftw-3.2.2-dll64.zip (2.2MB) (这里建议下载32位机文件/64位向下兼容) 2. 使用Lib.exe生成相应的Lib文件  :vs2010的安装路径为:D:\Program F

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

之前上学时我的信号学得最差了,主要原因还是我高数学得不怎么样.可能是人总敬畏自己最不会的,所以我觉得我学过诸多科目中,数学是最博大精深而最妙的,从最开始的一次函数到反比例函数,二次三次函数和双曲线,椭圆曲线,到倒数和积分的莱布尼茨的公式,我越来越明显地认识到到数学已经不只是干巴巴地计算下火车什么时候

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

1.1  扇形变换 将如图1所示的上边长方形的图形变换为下边的扇形图形的变换称为扇形变换. 设长方形图形中任一点P1(X1,Y1)变换为扇形图形上的点P2(X2,Y2),长方形的长为X,扇形圆心坐标为(X0,Y0),扇形半径为L,扇形与X轴的最小夹角为B,扇形弧对应夹角为C,则点P2的坐标计算公式为: X2=(L+Y1)*COS(θ)+X0 Y2=-(L+Y1)*SIN(θ)+Y0 其中: θ=C*(X-X1)/X1+B 图1  扇形变换 生成一个六瓣花型图案的基本数据,将长方形中的8个六瓣花型

文章目录 1 前言 2 自然坐标系ABC 3 αβ\alpha\betaαβ 坐标系 3.1 Clarke变换 3.2 Clarke反变换 4 dqdqdq 坐标系 4.1 Park变换 正转 反转 4.2 Park反变换 5 程序实现 附件 1 前言 永磁同步电机是复杂的非线性系统,为了简化其数学模型,实现控制上的解耦,需要建立相应的坐标系变换,即Clark变换和Park变换. 2 自然坐标系ABC 三相永磁同步电机的驱动电路如下图所示: 根据图示电路可以发现在三相永磁同步电机的驱动电路中,三

图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用,被广泛应用于图像增强.去噪.压缩编码等众多领域.本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法,并在多个图像样本上进行测试,以探究二者的变换效果. 1. 傅里叶变换 实验原理 对一幅图像进行离散傅里叶变换(DFT),可以得到图像信号的傅里叶频谱.二维 DFT 的变换及逆变换公式如下: DFT 尽管解决了频域离散化的问题,但运算量太大.从公式中可以看到,有两个嵌套的求和符号,显然直接计算的复杂度为 \(O(n^2)\) .为了加快傅里

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理

说明: 傅里叶级数.傅里叶变换.离散傅里叶变换.短时傅里叶变换...这些理解和应用都非常难,网上的文章有两个极端:“Esay”  Or  “Boring”!如果单独看一两篇文章就弄懂傅里叶,那说明你真的是大神了. 本博文是经过查阅网上几十篇大神的博客.文章.书籍等进行的一个汇总,希望对初学者和我自己一个入门和总结,所以本博文并非原创,抄袭+汇总+修改+总结! 主要参考: 1.傅里叶变换到小波变换的风趣讲解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818 2.一篇外文的

多项式 系数表示法 设\(f(x)\)为一个\(n-1\)次多项式,则 \(f(x)=\sum\limits_{i=0}^{n-1}a_i*x_i\) 其中\(a_i\)为\(f(x)\)的系数,用这种方法计算两个多项式相乘(逐位相乘)复杂度为\(O(n^2)\) 点值表示法 根据小学知识,一个\(n-1\)次多项式可以唯一地被\(n\)个点确定 即,如果我们知道了对于一个多项式的\(n\)个点\((x_1,y_1),(x_2,y_2)--(x_n,y_n)\) 那么这个多项式唯一满足,对任意\

import numpy as npimport pylabwave_data =np.fromfile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\bins\\4.b_le.bin", dtype=np.int16 , count=21220 )wave_data.shape = -1,2wave_data = wave_data.TN=88200start=0 #开始采样位置df = 1000/(N-1) # 分辨率freq = [df*n for n

先看看. 通常模数常见的有998244353,1004535809,469762049,这几个的原根都是3.所求的项数还不能超过2的23次方(因为998244353的分解). 感觉没啥用. #include <cstdio> #include <cstring> template <class T> inline void swap(T &a, T &b) { T c; c = a; a = b; b = c; } ; , G = ; inline in

http://www.stmcu.org/module/forum/thread-598459-1-11.html http://bbs.21ic.com/icview-589756-1-1.html STM32F051x ADC+TIM+DMA详解!世上最详! http://www.openedv.com/thread-82595-1-1.html  双ADC同步规则模式,为何只有ADC1能工作,ADC2没有反应 http://blog.csdn.net/yeqbo/article/detai

在开发中,由于某些需求,我们可能需要做一些平移,缩放,旋转甚至三维变换,所以我来讲讲在UWP中这些变换的实现方法. 一. 二维变换: UIElement.RenderTransform a.TranslateTransform,平移: 属性:X,Y我相信大家都知道怎么用,这里就不讲废话了 b.RotateTransform,旋转: 属性:Angle c.ScaleTransform,缩放: 属性:ScaleX,ScaleY d.SkewTransform,扭曲: 属性:AngleX,AngleY

在ios中常常遇到些小的动画效果,比如点击一个按钮后,按钮上的三角形图片就旋转了.这种简单的小动画,常常通过更改view的transform属性来实现.这个transform属性,就是一个仿射变化矩阵. 什么是AffineTransform呢?先看看百度上的说法: AffineTransform类描述了一种二维仿射变换的功能,它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二维图形的“平直性”和“平行性”.仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现. . | a, b, | {x}={x,y,}

原创博客,转载请联系博主! perl里的数据都是以双精度为单元存储的,也就是相当于C/Cpp中的double型,而正则的解析是由perl内置的正则引擎完成的,那么除了重写一个属于自己的排序方法之外,我们应该怎么做才能加速perl内置的sort方法呢,在下文中你将学到两种前沿的hack级perl排序: (下面示例中将用到的数据的产生方法如下所示) my $cnt=0; my @arr; while($cnt<1000000){ my $key=rand(100000); my $val=rand(

学习DIP第7天,图像傅里叶变换 转载请标明出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 内容迁移至   http://www.face2ai.com/DIP-2-5-图像傅里叶变换-快速傅里叶变换FFT/ http://www.tony4ai.com/DIP-2-5-图像傅里叶变换-快速傅里叶变换FFT/