正文这里关于基变换和伪逆做的都是简单的介绍，关于他们的更深入的理论介绍和更深入的应用介绍还需参考其他资料，然后补充。基变换基变换是图像压缩、信号压缩等应用的理论基础，通俗来讲就是对于给定的数据矩阵，我们选择一个较好的基来进行计算，目前还不错的基有傅里叶基和小波基。其中小波基有一些良好的特性，小波基中的列向量都是正交的。似乎在线性代数中，关于矩阵，我们都希望他们的基是正交的，这样会大大的方便我们的计
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2024-08-25 19:42:23
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文章目录前言一、傅里叶变换的劣势以及小波变换的优势二、连续小波变换（CWT）的理解2.1 什么是小波变换？2.2 为什么小波变换能确定信号频率和其对应的时间区间？2.3 连续小波变换最大的特点是什么？2.4 其它补充三、离散小波变换（DWT）的理解3.1 离散小波变换（DWT）定义3.2 一维离散小波变换3.3 二维离散小波变换3.4 离散小波变换（DWT）的Mallet算法（离散化实现）3.5
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2023-12-18 20:58:06
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小波指的是一种能量在时域非常集中的波，它的能量有限，都集中在某一点附近，而且积分的值为零，这说明它与傅里叶波一样是正交波。 图像的傅里叶变换是将图像信号分解为各种不同频率的正弦波。同样，小波变换是将图像信号分解为由原始小波位移和缩放之后的一组小波。小波在图像处理里被称为图像显微镜，原因在于它的多分辨率分解能力可
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2024-01-31 20:37:32
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# 小波变换与 PyTorch 实现
## 引言
小波变换是一种强大的信号处理工具，广泛应用于信号分析、图像处理和数据压缩等领域。它与传统的傅里叶变换相比，最大的优势在于能够同时提供时间和频率信息，从而对非平稳信号进行精细的分析。本文将介绍小波变换的基本概念，并提供使用 PyTorch 实现的小波变换的示例代码。
## 小波变换基础
小波变换通过一组称为小波的基函数，将信号分解为不同的频率
# PyTorch 离散小波变换简介
离散小波变换（DWT）是一种强大的信号处理工具，广泛应用于图像处理、压缩和去噪。相比于传统的傅里叶变换，DWT能够提供更好的时间-频率局部化，适应信号在不同频率上的变化。本文将介绍DWT的基本概念，并提供一个使用PyTorch实现DWT的代码示例。
## 离散小波变换的基本概念
在DWT中，信号被分解为一系列的逼近和细节系数。这些系数可以通过递归地应用低
原创
2024-10-09 04:07:38
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数字图像处理与Python实现笔记摘要绪论1 数字图像处理基础知识2 彩色图像处理初步3 空间滤波4 频域滤波5 图像特征提取6 图像压缩7 图像小波变换与多分辨率7.1 从傅里叶变换到小波变换7.1.1 小波1. 小波的概念2. 小波变换7.1.2 感性认识小波变换7.2 简单小波示例7.2.1 哈尔小波构建7.3 图像多分辨率7.3.1 小波多分辨率7.3.2 图像金字塔7.3.3 图像子带
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2023-11-09 09:39:39
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引言最近这周的主要任务就是学习dwt，也就是离散小波变换，到现在也已经看了很多大佬的文章了，现在也基本理解了一些浅层次的东西，所以在此做一下记录。在此感谢知乎大佬咚懂咚懂咚的文章《如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系？》，真的写的非常非常非常好，大家也可以去看看。本文的很多内容也是基于该文章的，侵权就删，希望大家及时提醒。 要说离散小波变换，就要说到小波变换，要说小波变换，就要说到傅里叶变换
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2024-08-13 12:55:31
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作者 | News第一章：PyTorch之简介与下载PyTorch简介PyTorch环境搭建第二章：PyTorch之60分钟入门PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇微调基于
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appcoef函数
% 采用补零的扩展模式（参见dwtmode函数）
% 装载一维尺度信号
load leleccum; s = leleccum(1:3920);
ls=length(s);
subplot(2,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 使用db1小波在第3层进行分解
[c,l] = w
小波变换网文精粹：小波变换和motion信号处理(八)八、Haar小波分解示例 假设我们有这样一个信号： 该信号长度为8，是离散的一维信号。我们要考虑的，就是如何用小波将其展开。为了方便讲解，我们考
# PyTorch中的哈尔小波变换
## 引言
小波变换是一种广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩等领域的技术。它能够有效提取信号中的特征，并以多尺度的方式表示数据。哈尔小波变换（Haar Wavelet Transform）是最简单且最常用的小波变换之一。本文将介绍如何在PyTorch中实现哈尔小波变换，并使用示例代码进行演示。
## 什么是哈尔小波变换？
哈尔小波是一种离散的数学函数
原创
2024-09-08 04:53:01
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# PyTorch中的离散小波变换（DWT）
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种常用的信号处理技术，可以将信号分解成不同频率成分。在PyTorch中，我们可以利用现有的库来实现DWT操作，这样更加方便快捷。本文将介绍如何在PyTorch中使用离散小波变换，并提供代码示例。
## DWT简介
离散小波变换是一种多尺度分析技术，可以将信号分解成不
原创
2024-04-28 06:36:51
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小波变换是一种时频分析工具，通过母小波函数生成子小波函数来同时分析信号的时间和频率特征。连续小波变换通过不同尺
本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移
多年前第一次看吕克贝松的 The Big Blue ，当男主人公在岸边笑着打招呼，水中的海豚浮出水面回应时，我就在想，天，怎么会有这么美妙的画面！之后Dan Gibson那张《海豚之梦》被我翻来覆去听了很久，终于明白海豚不仅有美丽的笑容，还有美丽的声音。 其实在海洋里，像海妖塞壬一样拥有完
前言：在进行深度学习训练时，遇到训练效果较差、训练集数量小、有过拟合趋向时可以选择加大数据集数量来优化训练模型，但是大多数情况下，增加数据集数量所花费的时间精力是巨大的，所以我们更常用的方法是对现有的数据集进行数据增强。不如实实在在增加数据集数量，但是还是有一定的效果的，性价比高。（只要加几行代码）TensorFlow的API在image下：（我用的2.0版本，不同的版本可能API不同，但是基本都
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2023-12-19 05:28:39
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傅里叶变换->小波变化傅里叶变换FT基础知识（FOURIER TRANSFORM，简称FT）为什么傅里叶变换可以把一个信号从时域变换到频域?先给出公式，傅里叶变换的形式为：\(X(w)=\int_{-\infty}^{+\infty} x(t) e^{-j w t} d t\)PS：傅里叶变换还存在系数，有的文章写的是 \(\frac{1}{2 \pi}\) ，有的文章写的是\(\sqrt\
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2024-01-16 16:18:57
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0 引言1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。曾经有人问我有关haar的东西，我没答上来，耿耿于怀，所以我从傅里叶变换学到小波变换再到haar小波，蓦然回首，才发现他当时问的是haar特征。但是，学
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2023-12-28 23:39:36
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一.傅立叶变换的缺点谈到小波，首先想到的一定是傅立叶变换。正是因为傅立叶变换的局限从而衍生出了小波变换。所以先看看傅立叶变换有哪些不能忍的缺点。1.不能刻画时间域上信号的局部特性2.不适用于非平稳信号的分解 再来讲讲为什么有这些缺点： 傅立叶变换将原函数分解成了不同频率的正弦函数（余弦函数），那正弦函数分布在整个时间域上，没有局部化能力，只能看出信号是由哪些频率的信号构成的，没有时频分析能力，无法
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2023-11-11 10:43:59
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