【时间】2018.10.18【题目】剪切波的一些知识(附python及matlab实现剪切波变换的代码） 概述 本文是阅读论文《基于剪切波变换的人脸表情识别》后，对于其中有关剪切波内容的一些笔记。 剪切波是一种多尺度几何分析工具，可以看做是对小波变换的一种改进。小波因其多分辨率特性而成为表情识别的有效算法之一。但众所周知的是，小波变换具
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2023-12-30 18:30:10
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上一篇文章讲了欧氏变换和相似变换，这篇文章接着介绍剩下的变换。包括仿射变换和射影变换。仿射变换前面介绍了旋转、平移、缩放几种基础的变换。仿射变换则是在它们的基础上加上了类似于四边形不稳定性那种性质，这称为剪切变换，或错切变换。 错切变换的转换矩阵为 Q=[1shyshx1] x、y为变换拉伸的方向。一个典型的仿射变换如图。 仿射变换的单应性矩阵为 H=[A0t1] 可以看到我们用一个2X2
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2024-07-12 07:01:27
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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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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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小波级数：CWT的离散化 连续小波函数为：将s = s_0^j，tau = k*s_0^j*tau_0代入上式，则小波函数变为： 如果{psi_(j,k)}为一组正交基，则小波级数变换变为
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2023-11-17 11:02:27
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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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小波变换有信号显微镜之称，在EEG分析中也有广泛的应用，印象中小波算法是来源于地球物理解释的。之前有介绍过小波的一些资料和实现：可以参考下，这里主要分析小波和FIR滤波效果的对比。博客对应的代码和数据# 短时傅里叶变换和FIR滤波效果对比
import mne
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal, fft
import
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2023-10-13 22:32:58
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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 图像变换 Python 实现教程
## 简介
小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号，并且可以实现图像的压缩和特征提取。本教程将介绍如何使用Python实现小波变换来进行图像变换。
## 整体流程
下表展示了实现小波变换图像变换的整体流程。
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 将图像转换
原创
2023-12-21 09:49:40
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文章目录什么是小波从一个例子入手把例子再深化一下各种个样的小波基哈尔小波其他小波小波分解图像(二维)小波变换 什么是小波上一篇里提到了stft，短时傅里叶变换，是针对不稳定信号进行加窗来做每一个小窗口的频谱分析。然后一个一个的时间窗就可以理解为时域。 在stft中，窗口的大小是固定的，太大无法分辨，太小又无法获得足够的信息(一个极端的例子就是一个窗口中只有一个信号采样点，那么就根本没有频率的概念
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2023-06-12 23:27:36
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# Python小波变换
## 介绍
小波变换是一种用于信号处理和数据分析的数学技术。它可以将信号分解成不同频率的子信号，并提供了一种多尺度的分析方法。在Python中，我们可以使用`pywt`库来进行小波变换。
## 安装pywt库
首先，我们需要安装`pywt`库。可以使用以下命令来安装：
```python
!pip install PyWavelets
```
## 示例
让
原创
2023-07-27 06:59:37
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# Python中的小波变换：理解与实现
小波变换（Wavelet Transform）是一种强大的信号处理工具，它能够将信号分解成不同的频率成分，从而捕捉到信号中的细节和变化。与傅里叶变换相比，小波变换的优势在于它能够在时间域和频率域同时分析信号，这使其在许多应用中表现出色，如图像压缩、去噪声、特征提取等。
本文将探讨小波变换的基础知识，并通过Python代码示例来实现小波变换，同时可视化信
小波变换只对信号低频频带进行分解。小波包变换继承了小波变换的时频分析特性，对小波变换中未分解的高频频带信号进一步分解，在不同的层次上对各种频率做不同的分辨率选择，在各个尺度上，在全频带范围内提供了一系列子频带的时域波形。小波包分析就是进一步对小波子空间按照二进制方式进行频带细分，以达到提高频率分辨率的目的。小波变换和小波包变换的关系如下图所示。2、构造原理(1)、第二代小波包变换也是有分解和重构两
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2023-08-30 18:50:13
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# 小波变换（Wavelet transform）及其在Python中的应用
## 什么是小波变换
小波变换是一种数学工具，用于在时间和频率领域中分析非平稳信号。它的基本思想是将信号分解成不同频率的小波基函数，并对每个小波基函数进行时移和尺度变换，以便更好地描述信号的时频特性。
小波变换的优势在于它能够同时提供时间和频率上的信息，对于非平稳信号的分析更为适用。与傅里叶变换相比，小波变换能够更
原创
2023-08-18 04:34:21
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正文修改了尺寸变换导致的图像失真问题，同时简化了部分代码。效果确实很好? 1 通道调序的简化将之前的两句代码简化为了一句代码：Img_path = 'white_bear.jpg'
Img = cv2.imread(Img_path)
Img = Img[:, :, [2, 1, 0]] # 调整通道顺序这里的 第一个维度是图像的高度（或行数）第二个维度是图像的宽度（或列数）第三个维度是图像的通
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2024-06-19 20:30:20
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小波变换是一种数字信号处理技术，用于对信号进行频域分析和处理。它通常用于信号压缩、滤波和其他信号处理应用中。在 Python 中，可以使用 PyWavelets 库来实现小波变换。下面是一个简单的例子，展示了如何使用 PyWavelets 库对信号进行小波变换：import pywt
import numpy as np
# 定义信号
signal = np.random.rand(32)
#
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2023-05-21 12:45:55
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小波作为一种信号处理的工具在脑波分析中应用很多，常用的有连续小波变换、小波包分析等等。小波涉及的相关介绍和公式推导有很多资料，文章末尾推荐了几个链接。本文主要介绍连续小波变换，小波包分解重构，对应频段能量计算这3种应用在Python中的实现。1、连续小波变换（主要用于时频域分析）这里使用连续小波变换进行时频域分析，数据只是示例，代码中的参数在实际应用的时候需要根据实际情况进行调整。代码中有关小波尺
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2023-07-31 19:49:46
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目录0 引言1 实例1.1 结果图1.2 代码1.3 结果分析2 cwt 使用介绍3. 参考链接 0 引言我们学过内积，内积的物理含义：两个图形的相似性，若两个图形完全正交，则内积为0，若两个图形完全一样，则系数为1（相对值）。小波变换的实质是：原信号与小波基函数的相似性。小波系数就是小波基函数与原信号相似的系数。（英文文献中是这样解释：The definition of wavelet tra
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2023-10-31 19:34:21
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% FWT_DB.M;
% 此示意程序用DWT实现二维小波变换
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;clc;
T=256; % 图像维数
SUB_T=T/2; % 子图维数
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2023-11-23 15:41:58
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http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 六、小波变换基础：傅立叶变换（一） 让我们对前面的内容做个简要回顾。 基本上，我们要用小波变换来处理非平稳信号，即那些频率分量随时间变换而变换的信号。上文我已经说过傅立叶变换不适合处理这些非平
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2023-09-08 10:13:37
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