随着信号速率的进一步提高,传输线的各种损耗都会有所增加,高频情况下介质损耗甚至超过导体损耗成为传输线的主要损耗源。介质损耗的产生 产生介质损耗的原因就是介质并不是完美的绝缘体,而是拥有一定的电导率。在导电介质中
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2024-06-13 19:00:08
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# 如何在Java中实现小波变换
小波变换是一种信号处理技术,旨在通过将信号分解为多个频带以提取特征。在Java中实现小波变换的过程并不复杂,但对于刚入行的小白而言,可能会觉得有些棘手。本文将逐步带您完成在Java中实现小波变换的流程。
## 整体流程
以下是实现小波变换的大致流程:
| 步骤 | 描述 |
|--
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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文章目录傅里叶前言分类公式优缺点小波变换连续小波变换(CWT)离散小波变换(DWT)小波图像去噪小波阈值去噪实现代码: 小波变换由傅里叶变换发展而来,傅里叶变换对非平稳过程有局限性,所以提出了小波变换。先对傅里叶进行简单的梳理。 傅里叶傅里叶级数在时域是一个周期且连续的函数,而在频域是一个非周期离散的函数。傅里叶变换是将时域非周期的连续信号转换为一个在频域非周期的连续信号。前言其方法的通俗理解
编写程序在控制台输出斐波那契数列前20项,每输出5个数换行
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2023-06-01 21:12:01
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在此稍微说一下小波阈值去噪。手写程序,不调用函数。目的是用来解决各个学校的大作业问题。不用来解决任何实际问题。 首先要了解一下小波变换从老根上讲就是做卷积。一个信号,或者一个图片,与小波的高通部分做卷积,得出的系数是高频系数,与小波的低通部分做卷积得出低频系数。以一张图片小波阈值去噪为例,讲一下整个编程过程。第一是准备阶段:一张图片是三种数据:高度、宽度和色彩度。编程以经典的二维小波变换为例,所以
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2023-06-29 11:29:43
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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
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2024-08-20 14:59:56
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作者:hb_yinhe。一小波的定义 小波 (Wavelet) 这一术语,顾名思义,“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频
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2023-09-22 15:45:51
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这篇文章介绍了小波分解和小波包分解。小波分解(wavelet transform)小波傅里叶变换的基本方程是sin和cos,小波变换的基本方程是小波函数(basic wavelet),不同的小波在波形上有较大的差异,相似的小波构成一个小波族(family)。小波具有这样的局部特性:只有在有限的区间内取值不为0。这个特性可以很好地用于表示带有尖锐, 不连续的信号。小波变换α=WTfα=WTf 其中α
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2023-07-31 19:47:03
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# Java小波降噪实现指南
小波降噪是一种常用的信号处理方法,能够有效地去除噪声并保留信号的特征。对于刚入行的开发者,使用Java实现小波降噪可能会有些困难。但通过这篇文章,我将引导你一步步实现这一目标。
## 整体流程
首先,让我们概述小波降噪的整体流程。以下是实现小波降噪的步骤及其说明:
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-03 04:05:30
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# Java小波降噪入门指南
小波降噪是一种在信号处理和图像处理中常用的技术,利用小波变换可以有效地去除噪声。本篇文章将指导你如何在Java中实现小波降噪的过程。在开始之前,我们先了解一下整体流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
小波降噪是信号处理中的一种有效方法,特别适用于去除信号中的噪声。在实际的应用中,Java作为一种广泛使用的编程语言,为实现小波降噪提供了强有力的工具和框架。本文将详细记录实现小波降噪的方法,包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及未来展望。
## 背景描述
在现代信号处理中,噪声的去除是改善信号质量的重要步骤。小波变换因其良好的时频局部化能力而被广泛应用于噪声消除。其主要流程如下
摘要:文中在应用对数域电路的基础上,提出了一种新型的连续小波变换方法,它通过对母小波的一种数值逼近得到小波函数的有理公式,并以Marr小波为例来模拟这个逼近过程,并用Matlab对逼近过程进行仿真。仿真结果显示,该研究成果为实时小波信号处理提供了新的途径,拓宽了集成电路的应用范围。关键字:对数域积分器;小波变换;滤波器;低电压;低功耗小波变换作为时一频分析方法,能聚焦到信号时段和频段的任意细节,具
概况区块链是一个分布式的记账系统,在一个区块链系统中可以有成千上万的节点,他们各自独立保存一份相同的账本,而新的交易数据想要被写入帐本,需要获得这些节点的认可。在不可信的分布式环境中实现这一目标是一个很复杂的系统工程。区块链系统正常运行,即区块链中各节点总能保存同一份账本,前提是系统中绝大部分的节点是诚实可靠的。为了保证诚实可靠的节点能够共同监督交易数据写入账本,每个区块链系统都需要构建自己的共识
# 小波变换在Java中的实现指南
小波变换是一种强大的信号处理方法,广泛应用于图像处理、数据压缩和特征提取等领域。对于刚入行的开发者,理解并实现小波变换可能会有些困难,本文将系统地指导你实现小波变换,确保你能够掌握这一技术。
## 实现流程
以下是实现小波变换的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确定小波类型和参数 |
| 2 | 实现小波变换的分解过程 |
带通滤波参数b决定是普通滤波器还是带通滤波器小波变换前先进行卡尔曼平滑滤波小波变换的作用: [c,l] = wavedec(y(:,i),3,'db4');wavedec函数用于一维小波变换,对信号进行多层分解[c,l]=wavedec(x,N,’wname’,),c表示各层分量,包括近似系数和细节系数,l表示各层分量长度,x表示原始信号,N分解的层数,wname小波基名称。这里对信号进
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2023-12-15 10:48:34
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脉搏波信号处理%信号采样
N = 256;fs = fr;
data = data(1:N);
n = 1:N;
t = n/fs;
plot(t,data);首先,我们将原始一维脉搏波信号做256点的采样,以便其方便fft计算。采样频率和原信号的频率一样均为30hz。画出此信号,可见其包含一些高低频的噪声。y=fft(data,N); %对信号进行快速Fourier变换
mag=abs(y
# Java中小波变换实现教程
## 1. 整体流程
在Java中实现小波变换可以通过以下步骤来完成:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入小波变换库 |
| 2 | 读取待处理的数据 |
| 3 | 对数据进行小波变换 |
| 4 | 处理小波变换后的结果 |
| 5 | 可选:反向小波变换还原数据 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1:导入小波
原创
2024-06-11 06:43:02
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小波滤波是一种有效的信号处理技术,常被应用于数据压缩、去噪和特征提取等领域。本文将专注于在Java中实现小波滤波的过程,探讨过程中遇到的各类技术痛点和解决方案。
## 背景定位
在应用小波滤波之前,我们面临着几个技术痛点。首先,对于大规模数据的处理速度和效率问题始终令人头疼;其次,对比现有的信号处理算法,小波变换在某些情况下仍显得复杂且计算量庞大;最后,如何选择适合的库和工具来实现小波滤波,也
# 教你如何用Java实现斐波那契数列
## 流程
首先,让我们来看一下实现斐波那契数列的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 初始化前两个数为0和1 |
| 2 | 计算下一个数 |
| 3 | 更新前两个数的值 |
| 4
原创
2024-03-23 06:40:00
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