前言： 在处理光谱数据时由于外界因素影响测量光谱的稳定性，为了获得更精准和较好的数据，我们需要对光谱数据取平均，本脚本就可实现对光谱数据每隔K列取一次平均。 请注意输入的文件里的数据列数要能被你输入的数字整除才能出结果。 （不需要修改代码，运行以后只需要按照弹出的界面输入值就好了，不过对文件格式有要求只能读xls和csv） 输入的格式入下：第一行是标签，第一列是波数 程序自动跳过第一行第一列进行数
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2024-09-08 22:40:28
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小波变换傅里叶变换（Fourier Transform，FFT）短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform,STFT）小波变换（Wavelet transform，WT） 傅里叶变换和小波变换之间的关系 1. 傅里叶变换 2. 短时傅里叶变换 3. 小波变换 傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。下面我就按照傅里叶—短时傅里叶变换—小波变换
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2023-11-24 00:35:55
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小波变换理解引言 最近看到一篇讲解小波变换的文章，写的通俗好理解，深受启发，结合自身理解，简单总结如下：傅里叶变换 --> 短时傅里叶变换 --> 小波变换。傅里叶变换 fft参考书籍太多了，不展开细致说明，简单说一下fft的不足。既然fft可以用来分析信号的频率成分，为什么还要提出小波变换？ 答案是对于非平稳过程，傅里叶变换有局限性。例子如下：% demo 1
clc;
fs = 1
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2024-06-23 06:30:17
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目录引言：一、背景1.1 图像金字塔1.2 子带编码1.3 哈尔变换二、多分辨率展开2.1 级数展开 2.2 尺度函数 2.3 小波函数 三、一维小波变换 3.1 小波级数展开3.2 离散小波变换 3.3 连续小波变换 四、快速小波变换&nbs
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2024-04-23 16:47:21
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近红外光谱小流变换预处理Python
近红外光谱技术常用于化学分析、食品质量控制以及制药等多个领域。随着技术的不断发展，在线分析与实时监测的需求也逐渐显现，如何处理和预处理获取的近红外光谱数据成为了一个关键问题。小流变变换（Smoothing Transform）作为一种有效的预处理手段，在提升信号质量和去噪方面发挥了重要作用。而在Python环境中实现小流变变换的预处理，涉及到的数据迁移、转换
1 算法介绍1.1 小波变换图像的二维离散小波分解和重构过程如下图所示，分解过程可描述为：首先对图像的每一行进行 1D-DWT，获得原始图像在水平方向上的低频分量 L 和高频分量 H，然后对变换所得数据的每一列进行 1D-DWT，获得原始图像在水平和垂直方向上的低频分量 LL、水平方向上的低频和垂直方向上的高频 LH、水平方向上的高频和垂直方向上的低频 HL 以及水平和垂直方向上的的高频分量 HH
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2024-07-25 16:16:06
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前言 从傅里叶变换到短时傅里叶变换再到小波变换，这些分析问题的方法是一代一代人的探索和积累得来的宝贵知识财富。比较常见的还有脊波变换，曲波变换，轮廓波变换。感觉一种方法弄懂了，在以后很有可能会再次用到。就像这次，本来本科毕设已经用到了小波变换和轮廓波变换，但是自己并没有把它完全弄懂，结果这次课程作业还是要重新看。。。虽然这一次也还是没搞懂。。这里主要记录MATLAB小波包中的函数的用法而已，也只
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2023-11-10 08:44:39
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引言 在对时变信号进行分析时，小波变换则显现出了明显的优势，因为它能够同时在时域和频域进行局部分析。小波算法由于具有滤波效果好、信号细节损失少的优点，从而引起了人们的广泛关注和实际生活中的不断应用。目前常用的硬件芯片分为两大类：基于大规模可编程集成电路FPGA的纯硬件实现方案和基于高速通用DSP的软件实现方案。采用FPGA的硬件实现方案硬件接口设计灵活，可以和任意数字外围电路直接使用，且其具
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2023-11-07 21:22:28
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1. 部分常用的小波变换函数
dwt2：实现一级二维离散小波变换[ca,ch,cv,cd] = dwt2(Image, 'wavename');
% Image: 待分解图像
% wavename: 小波函数，如'db4'、'sym5'
% ca: 分解得到的低频分量
% ch: 分解得到的水平高频分量
% cv: 分解得到的垂直高频分量
% cd: 分解得到的对角高频分量
idwt2：实现一级二
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2023-11-09 05:21:16
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作者：小郭学数据今天写的是滤波outline均值滤波中值滤波自定义滤波高斯滤波(模糊)图像基础常识：噪声椒盐噪声(Salt & Pepper)：含有随机出现的黑白亮度值。(加了胡椒粉，很形象了)
盐=白色，椒=黑色高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声。高斯噪声是很多传感器噪声的模型，如摄像机的电子干扰噪声。
原图与加了高斯噪声后的图片
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2024-01-05 16:25:31
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文章目录小波变换与python小波包变换小波变换与深度学习的结合频域（DCT,小波变换）与CNN结合超分-wavelet[Invertible Image Rescaling 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片（ECCV 2020 Oral ）]()Wavelet Integrated CNNs for Noise-Robust Image Classification， CVPR2020
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2023-09-09 21:44:17
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连续小波变换是一种常用于信号处理和图像处理的方法，可以将信号分解成不同频率的成分。在R语言中，我们可以使用Wavelet包来实现连续小波变换。
下面是实现连续小波变换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装和加载Wavelet包 |
| 步骤二 | 准备数据 |
| 步骤三 | 进行连续小波变换 |
接下来，我们将逐步介绍每一步需要做什么，并附上对应
原创
2024-01-25 07:18:31
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二维小波变换与图像处理matlab仿真二维小波变换与图像处理 二维信号也称图像信号。 为了避免引进第二维之后问题的复杂性，我们可以把图像信号分解成沿行和列的一维问题来处理。 二维小波变换 图像的·自身的特点决定了我们在将小波变换应用到图像处理中时，必须把小波变换从一维推广到二维。 二维连续小波定义 令 表示一个二维信号，x1、x2分别是其横坐标和纵坐标。 表示二维基本小波，二维连续小波定义： 二维
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2023-12-06 19:17:38
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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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傅里叶变换① 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界礁石。② 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海。③ 高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强。高频边界锐化了，增强了，细节更明显了。④ 低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊。低频信息保留下来了，高频信息没了，图像边界会变得模糊了。① opencv 中主要就是 cv2.dft() 执行傅里叶变换到频域中 和 cv2.idft() 执行逆傅里叶变换
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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相关资料笔记术语（中英对照）：尺度函数 ： scaling function （在一些文档中又称为父函数 father wavelet ）小波函数 ： wavelet function（在一些文档中又称为母函数 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
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2023-06-21 15:49:33
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我希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小 波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量少用公式，多用图。另外，我不 是一个好的翻译者，所以对于某些实在翻译不清楚的术语，我就会直接用英语。我并不claim我会把整个小波变换
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2023-08-28 16:26:26
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目录1 、小波变换的基本概念2、 连续小波变换1 、小波变换的基本概念信号分析：获得时间和频率之间的相互关系。傅立叶变换：提供频率域的信息，但有关时间的局部化信息却基本丢失。小波变换：缩放母小波的宽度来获得信号的频率特征，平移母小波来获得信号的时间信息。缩放和平移操作是为了计算小波系数，小波系数反映了小波和局部信号之间的相关度程度。小波Wvlt(Wavelet)，“小波”就是小区域、长度有限、均值
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2023-10-18 23:25:49
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变换域去噪的基本思想是先将图像从空间域变换至某个变换域中，随后再对变换域中的稀疏进行处理，最后通过反变换回到原始空间域来达到去除噪声的目的。典型的方法有小波变换去噪和多尺度分析去噪。1.小波变换去噪 小波变换去噪是将图像变换到小波域，利用图像和噪声在小波变换下的不同特性，对小波稀疏进行处理，通
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2023-12-15 08:56:53
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