首先非常感谢各位朋友对这个系列讲座的关注，这是我2003-2004年工作中一些自学的心得，因为当年是计算机本科毕业，感觉学这个还是有些难度（数学知识不够，当年的书籍也不多），就写了份教程，给和我一样的计算机专业的朋友看，呵呵。前期也收到一些邮件，并给了回复，只是因为我的个人邮箱feathersky@eyou.com 后来不知道为什么失效了，总是提示密码或用户名错误，就没有再管这些了。前几年充了充电
维普资讯2006年第 5期 大 众 科 技 NO．5，2006(总第91期) DAZHONG KEJ (CumulativelyNo．91)三维离散小波变换的matlab实现刘 丽 1,2(1．西南交通大学信息科学与技术学院，四川 成都 610031；2．郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系，河南 郑州 450015)摘【 要】文章简要介绍了动态图像 中常用的三维离散小波变换的概念，井在matl
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2023-10-09 22:10:22
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我们经常使用傅里叶变换来计算数字信号的频谱，进而分析数字信号，离散时间傅里叶变换的公式为：可是自己动手实现一遍才是最好的学习。在数字分析里面，傅里叶变换默认等时间间隔采样，不需要时间序列，只需要信号数组即可分析。分析过程如下：对于含有 n 个样本值的数字信号序列，根据奈奎斯特采样定律，包含的周期数最大为 n/2,周期数为 0 代表直流分量。所以，当周期数表示为离散的 0,1,2,3…n/2 ，总的
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2023-09-30 11:04:57
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Motivation看到有论文用到了图像的Haar Discrete Wavelet Transform（HDWT），前面也听老师提到过用小波变换做去噪、超分的文章，于是借着这个机会好好学习一下。直观理解参考知乎上的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818 关于傅立叶变换和小波变换的直观概念解释的非常清楚（需要对傅立叶变换有基本的理解）二维图像离散小波变
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2023-07-06 19:36:52
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1、定义本文将介绍gsl库的离散小波变换(Discrete Wavelet Transforms, DWTs)。本库包含针对一维或二维真实数据的小波处理。小波函数在头文件gsl_wavelet.h和gsl_wavelet2d.h中进行了声明。连续小波变换及其逆变换公式如下：基函数通过一个单函数缩放(scaling)和平移(translation)得到，被称为母小波(mother wavelet)。
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2023-10-08 23:09:55
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文章目录小波函数与逆函数，及其离散形式表达常见小波核函数Haar 小波Daubechies 小波Symlets 小波Coiflets 小波Marr 小波小波函数的关键特性 小波函数与逆函数，及其离散形式表达由于小波变换作为一种可以将原始信号分解为不同频带的数学工具，而且在上一章中我们已经简要的介绍了它与傅里叶函数的异同，和一些其他特点，所以在这一章中我们再继续探讨一些关于小波在信号分解和合成方面
最近用到小波方面的知识，尤其是小波包变换。 小波包变换的优势：（大部分书上 网上都有，我就简单摘了点过来）小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号，但它不能很好地分解和表示包含大量细节信息（细小边缘或纹理）的信号，如非平稳机械振动信号、遥感图象、地震信号和生物医学信号等。与之不同的是，小波包变换可以对高频部分提供更精细的分解，而且这种分解既无冗余，也无疏漏，所以对包含大量中
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2023-09-15 20:46:04
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一维离散小波分析数据挖掘流程在数字信号处理中常常需要同时获取信号的时域和频域特征，但窗口傅里叶变换不可能在时间和频率两个空间同时以任何精度逼近被测信号。但小波分析提供了一种灵活性很高的方法，可以根据需要选取时间或者频率的精度，可以在多分辨率下进行分解信号的小波分析。在此选择工业上应用广泛的一维离散小波分析（1-D Discrete Wavelet Analysis）。算法原理离散小波变换定义与傅里
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2023-08-21 11:47:28
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# Python离散小波变换实现流程
## 引言
离散小波变换是一种信号处理方法，用于将信号分解成不同频率的子信号。在Python中，我们可以使用`pywt`库来实现离散小波变换。本文将向你介绍如何使用Python实现离散小波变换。
## 步骤概览
下面的表格展示了实现离散小波变换的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 |
原创
2023-10-22 06:08:19
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⛄一、小波变换彩色图像融合简介1 基于小波的图像融合 1.1 小波的分解和重构 小波变换是一种能够用来检测局部特征的数学工具。当然也可以将二维分解成不同分辨率的子带。由于图像为二维, 可以作以下小波分解: 其中, f (x, y) 为源图像, C0, H, G为一维小波滤波器, h, v, d分别代表水平、垂直和对角分量, H′, G′表示H, G的转置矩阵。小波变换属于可逆变换,
二十一、离散小波变换(一)1、为什么需要离散小波变换 虽然离散化的连续小波变换（即小波级数）使得连续小波变换的运算可以用计算机来实现，但这还不是真正的离散变换。事实上，小波级数仅仅是CWT的采样形式。即便是考虑到信号的重构，小波级数所包含的信息也是高度冗余的。这些冗余的信息同样会占用巨大的计算时间和资源。而离散小波变换（DWT）则不仅提供了信号分析和重构所需的足够信息，其运算量也大为减少。 相比C
一、傅里叶变换 （FT）二、傅里叶变换（FT）的缺点与短时傅里叶变换（STFT）三、短时傅里叶变换（STFT）的缺点与连续小波变换（CWT）四、连续小波变换（CWT）的缺点与离散小波变换（DWT）源代码：1368069096/From_FT_to_WT_examples-二、傅里叶变换（FT）的缺点与短时傅里叶变换（STFT）1、离散傅里叶变换（DFT）在上一篇文章里，我们讲解了FT的本质（133
# 离散小波变换及其Java实现
## 引言
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种用于信号分析的数学工具，它能够将信号分解成不同频率的成分，并提供了时频域上的局部信息。小波变换在信号处理、图像处理、压缩等领域有广泛的应用。本文将介绍离散小波变换的基本原理以及如何使用Java来实现离散小波变换。
## 离散小波变换的原理
离散小波变换是一种多尺
题目：压缩感知稀疏基之离散小波变换看小波变换的时间超过半个月了，到今天为止终于可以得到小波变换矩阵（小波基）了，该陆续写一些总结了，这一篇给出最核心的东西：在Matlab中如何得到小波变换矩阵？我看小波变换的最终目的也是为了得到小波变换矩阵，因为小波并不是目的，看小波是为了研究压缩感知的稀疏表示。但小波变换真心不是一般的正交变换，它没有一个简单的公式可以表达，里面涉及的概念太多，一时无法吸收消化。
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2023-10-16 19:29:31
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离散小波变换(一)1、为什么需要离散小波变换 虽然离散化的连续小波变换（即小波级数）使得连续小波变换的运算可以用计算机来实现，但这还不是真正的离散变换。事实上，小波级数仅仅是CWT的采样形式。即便是考虑到信号的重构，小波级数所包含的信息也是高度冗余的。这些冗余的信息同样会占用巨大的计算时间和资源。而离散小波变换（DWT）则不仅提供了信号分析和重
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2023-07-30 19:28:09
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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
一、离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换的正变换和逆变换：DFT是将离散信号分解为一系列离散三角函数分量，每一个分量都有对应的幅度、频率以及相位。通过所有分量叠加，可以得到原离散信号。二、numpy中离散傅里叶变换的幅度谱和相位谱numpy.fft.fft(a, n=None, axis=-1, norm=None) numpy.fft.fft计算输入数组a的n个点的离散傅里叶变换，得到长度为n
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2023-09-17 22:09:47
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本文主要实现如何对数据进行降噪处理。小波分析曾被称为“数学的显微镜”，可见其的地位与应用价值。1. waveslim包核心代码：dwt(x, wf=“la8”, n.levels=4, boundary=“periodic”) dwt.nondyadic(x)（包含要分解的数据的向量或时间序列。这必须是并矢长度向量（2的幂））wf：要在分解中使用的小波滤器的名称。默认情况下，这设置为“la8”，即
小波级数：CWT的离散化（一） 如今，人们大量使用计算机来完成大数据量的运算。显然，无论是傅立叶变换(FT)，短时傅立叶变换(STFT)还是连续小波变换(CWT)，都能用解析式、积分等方式来计算。于是在用计算机实现的过程中就会遇到离散化的问题。如果FT与STFT一样，最直观的做法是直接在时-频平面上进行采样。更直观地，对时-频平面进行均匀采样是
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
