clear; [A,map]=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); X=rgb2gray(A); %画出原始图像 subplot(,,);imshow(X); title('原始图像'); %产生含噪图像 x=imnoise(X ,,0.003); %画出含噪图像 subplot(,,);imshow(x); title('含噪声图像'); %下面进行图像的去噪处理 %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2

对信号X进行N尺度平稳小波分解 [A,H,V,D]=swt2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 cA1=cA(:,:,1);cH1=cH(:,:,1);cV1=cV(:,:,1);cD1=cD(:,:,1);%尺度1低.高频系数 cA2=cA(:,:,2);cH2=cH(:,:,2);cV2=cV(:,:,2);cD2=cD(

对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db1');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数-db1 [cH1,cV1,cD1]=detcoef2('all',c,s,1);%尺度1的所有方向的高频系数 [cH2,cV2,cD2]=detcoef2('all',c,s,2);%尺度2的所有方向的高频系数 cA1=appcoef2(c,s,'

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar figure,imshow(X,map),axis image; figure; subplot(2,2,1),imshow(uint8(cA));axis off;title('低频系数图像'); subplot(2,2,2),imshow(uint8(cH));axis off;title('水平高频系数图像');

采用5-3提升小波的方法 小波分解 数据拆分 预测 更新 数据输出使能电路 电路共有两个输入三个输出,in1是数据输入,in2是输入数据有效信号,out1是更新后的低频信号,out2是预测的高频信号,out3是输出有效信号. 电路需要考虑数据的边界延拓,我直接延拓为0,简单.有其他延拓方法如对称延拓和周期延拓,没弄,只是简单的把一层分解和合成电路给搭了出来,延拓的方法是将输入数据延拓而不是用电路延拓,看到过别人用电路延拓的,没弄. 以上是分解电路,合成的就不贴了,类似,把这些东西贴到这里,以后如

Matlab小波工具箱的使用2 (2011-11-11 09:32:57) 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html#cmt_552345B5-7F000001-9F1973DD-944-8A0 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析:   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数 idwt 一层重构 waverec

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

这学期的课程选择神经网络.最后的作业处理ECG信号,并利用神经网络识别. 1  ECG引进和阅读ECG信号 1)ECG介绍  详细ECG背景应用就不介绍了,大家能够參考百度 谷歌.仅仅是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人相应不用的波形,同一个人在不同的阶段波形也不同.我们须要依据各个波形的特点,提取出相应的特征,对不同的人进行身份识别. 2)ECG信号读取 首先须要到MIT-BIH数据库中下载ECG信号,具体的下载地址与程序读取内容介绍能够參考一

https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 发表于 2018-01-10 16:32:17 嵌入式设计应用 +关注 小波图像去噪原理 图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在低频(LL)部分:噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中.基于此可设置一个合适的阈值门限,认为大于该阈值的小波系数的主要成份为有用的信号,给予收缩后保留:小于该阈值的小波系数

wavemenu --- >wavelet ---->wavelet packet1-D Matlab小波工具箱的使用1 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw6k.html 最近想尝试一下小波的用法,就这matlab的帮助尝试了一下它的例子,顺便翻译了一下帮助的内容,发现matlab帮助做的确实不错,浅显易懂!现把翻译的文档写出来吧,想学习的共同学习吧! 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现如下功能:

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

[Python ]小波变化库——Pywalvets 学习笔记 2017年03月20日 14:04:35 SNII_629 阅读数:24776 标签: python库pywavelets小波变换 更多 个人分类: 机器学习  https://blog.csdn.net/nanbei2463776506/article/details/64124841 相关资料 PyWavelets 官网: https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/ref/index.

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分

在3.2节我们学习了关于(3.8)定义的Vj的性质.特别的,我们可以乘以系数从一个Vj空间变换到另一个.我们这节学习V0和V1的关系. 将f1(t)∈V1投影至V0 我们考虑一个属于V1的函数f1(t),有 这个函数在图3.12中画出 图3.12 函数f1(t) 从性质2.8我们知道f1(t)属于Vj,只要j≥1.然而这个函数不属于V0,因为他的间断点在.如果我们现在想找一个在V0里面的函数f0(t)来逼近f1(t),那我们可以采用在3.2小结中学习的公式来做,我们有 因为,这个函数的支撑集为,

笔记 术语(中英对照): 尺度函数:scaling function(又称父函数 father wavelet) 小波函数:wavelet function(又称母函数 mother wavelet) 连续的小波变换:CWT 离散的小波变换:DWT 小波变换的基本知识: 不同的小波基函数,是由同一个基本小波函数经缩放和平移生成的. 小波变换是将原始图像与小波基函数以及尺度函数进行内积运算,所以一个尺度函数和一个小波基函数就可以确定一个小波变换 小波变换后低频分量 基本的小波变换函数 Pywalv

作者:桂. 时间:2017-02-19  21:47:27 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6417638.html 前言 本文主要介绍MATLAB小波工具箱的使用.并以一维离散信号为例,简要分析. 一.小波分解 不同于傅里叶变换,小波分解采用小波基的方式对信号进行分解,即通过基信号的平移.伸缩等变换,将信号进行分解.下图给出小波分解的一般特性: 图中可以观察到,a8对应的小波基较大,d8~d1对应的小波基依次减小,分解层数越多,对应频

1. wavedec:多尺度(multilevel)一维小波分解 [C,L] = wavedec(X,N,'wname') [C,L] = wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D) 返回值 L(bookkeeping job) 记录各级小波系数的长度: 注意: wavedec 仅支持 Type 1(正交)小波和 Type 2(双正交)小波: haar,db 一般取 N≤ fix(log2(length(X))) cA:表示 coefficient Approximation,对原始信号的近似

clc;close all;clear;fs = 100000;t = 1: 100;x = sin(2*pi*4000* t/fs) + sin(2*pi*40000*t/fs); %db8[Lo_D1, Hi_D1] = wfilters('db1', 'd');%从db1到db8. 滤波器系数个数不同 2[Lo_D2, Hi_D2] = wfilters('db2', 'd');%从db1到db8. 4[Lo_D3, Hi_D3] = wfilters('db4', 'd');%从db1到

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 Y=iswt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(uint8(X)),title('原图'); subplot(1,2,2),imshow(uint8(Y)),title('重构');

clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=waverec2(c,s,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); a1=wrcoef2('a',c,s,'ha