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） 由于正交小波变换只对信号的低频部分做进一步分解，而对高频部分也即信号的细节部分不再继续分解，所以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
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2023-07-31 22:02:00
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d=-6;
h=6;
n=100;
[g1,x]=morlet(d,h,n);
subplot(2,2,1);
plot(x,g1,'-r','LineWidth',1.5);
xlabel('t')
title('Morlet 时域')
g2=fft(g1);
g3=abs(g2);
subplot(2,2,2);
plot(g3);
xlabel('f')
title('Morlet 频域')
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2023-07-01 18:20:15
134阅读
3. 图像小波变换的 Matlab 实现
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt 函数功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指
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2024-06-16 11:47:54
132阅读
使用MATLAB实现基于小波变换的信号去噪前言一、需要调用的子函数1、Gnoisegen函数2、levelandth1函数3、level函数4、snrr函数二、生成原始信号和加噪信号三、探讨小波基对去噪效果的影响四、探讨分解层数对去噪效果的影响五、改进阈值函数六、各阈值函数、阈值估计方法的去噪效果1、生成去噪效果图2、计算去噪后信噪比参考文献 前言本文中代码主要完成以下工作： 1、探讨小波基、分
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2023-10-15 17:06:50
530阅读
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。目的Haar、尺度和小波函数；比较函数wavefast 和函数wavedec2 的执行时间；小波的方向性和边缘检测。步骤Haar、尺度和小波函数[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilte
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2023-03-06 09:05:44
1259阅读
用 Matlab 生成包含正弦信号和高斯白噪声的含噪采集数据，并将其保存到 Excel 文件 “noise.xlsx” 中的示例代码。设置采集时长 duration，
原创
2023-05-06 00:55:08
1667阅读
⛄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,
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2024-08-06 19:12:23
84阅读
资料介绍matlab信号处理学习，自己亲自总结各种常用函数以及例子，希望能够帮助入学者快速熟悉常用函数以及用法，包括fir，iir滤波器，小波滤波，小波去噪。2 介绍了常用函数诸如fitfilt零相位滤波，zplane，freqz求滤波器响应。以及响应的各种滤波方法设计例子。3 常用matlab滤波的方法：包括平滑滤波，fir，irr，小波滤波，小波包滤波，自适应lms，rls滤波，最佳fir滤波
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2024-01-30 19:01:12
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小波图像去噪的方法大概分为3类1:基于小波变换摸极大值原理2：基于小波变换系数的相关性3：基于小波阈值的去噪。基于小波阈值的去噪方法3个步骤：1： 计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J，运用Matlab 分解算法将含有噪声图像进行J层小波分解，得到相应的小波分解系数。2：对分解后的高频系数进行阈值量化，对于从1 到Ｊ的每一层，选择一个适当的阈值和合适的阈值函数，将分解得到的高
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2023-12-11 11:26:23
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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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3. 图像小波变换的 Matlab 实现
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname')
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2023-10-27 19:01:47
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关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。
傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。
小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。
不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特性，尺度变换是为了得到原函数的频率特性。
小波变换步骤：
1.
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2020-09-10 14:02:00
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任务要求其实就是在A模型.上叠加一-个噪音,然后把这个噪音用滤波的方法滤掉,但是这。个噪音的模型必须是阵风的模型，阵风的模型最好能调整到32赫兹。设A为函数A=3+2sin32t+1/5sin*(1/10π)te。N序列是为噪声，模型为大气的阵风模型，在网上csdn能找到4。解析函数，基本构成就是一-个定值加一-个高阶的三角函数。469-可以交流、咨询、答疑。全套程序代码等相关文件。...
原创
2022-08-06 00:39:25
248阅读
1 简介1 模糊小波神经网络原理为了加强网络的自学习能力以及快速的适应战场环境变化，实现对目标威胁进行精确评估，将小波神经网络嵌入模糊模型的后件部分形成模糊小波神经网络，网络结构如图 2所示：前三层已在之前提到，第四层改为小波函数层，选择 Gaussian 函数的一阶偏导数 φ(x) = x ·exp(−0.5x2) 作为母小波函数，该函数具有较好的拟合性能，根据所选母小波，经过伸缩平移变换放入第
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2023-05-23 13:58:46
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基于模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估 [摘 要] 针对 RoboMaster 机甲大师赛赛场变化多端的情况，采用模糊小波神经网络对攻击目标的优先级进行评估和预测，利用模糊神经网络解决复杂环境信息的不确定问题，同时利用了小波神经网络增强神经网络的收敛速度和泛化能力。本文提出了一种针对赛场环境复杂度和未知性的攻击目标优先级预测方案并进行仿真实验，根据仿真结果表明，该算法可有效预测目标的攻击优先级
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2024-01-11 19:03:52
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程序运行结果： TR =0.0708 0.3636 1.0552SNR =121.6977MSE =0.0024 通过一些仿真结果来看，选择不同的小波函数和不同的阈值，去噪的效果相差甚远。选择’db5’小波，默认阈值对心电去噪处理效果较好。 谢谢！ * 即：FT变换只是一种纯频域的分析方法，它在频域里的定位是十分准确的(即频域分辨率最高)，而在时域无任何定位性。 * STFT: Short Tim
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2023-10-11 21:53:50
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使用MATLAB进行小波的学习，学习尺度函数、小波函数以及小波函数构造的方法1.db3小波器的提取2.对一维信号进行小波滤波3.对图片进行小波滤波4.自己构建dbN小波滤波器5.用Cascade算法求解db4尺度函数和小波函数详细过程如下代码所示：所调用的function函数见最后clc,clear all;close all
load sumsin.mat
[LOD,HID,LOR,HIR]=w
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2023-10-20 20:41:17
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《维小波变换MATLAB实现》由会员分享，可在线阅读，更多相关《维小波变换MATLAB实现(15页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、二维小波变换MATLAB实现,dwt2函数 功能：二维离散小波变换 格式：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname) cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)使用指定的小波基函数wn
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2023-10-28 13:29:42
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本文基于北京交通大学陈后金教授的课件。我加以整理，若有冒犯还请谅解1利用MATLAB产生分解与重建滤波器组计算滤波器组的函数[Ld,Hd,Lr,Hr]=wfilters('wname')Ld:分解低通滤波器h0[-n];Hd:分解高通滤波器h1[-n];Lr:分解低通滤波器h0[-n];Hr:分解高通滤波器h1[-n];wfname:小波名eg1:计算db2小波的四个滤波器，并画出其时域波形。MA
机械故障诊断中，采集得到的设备振动信号不可避免的含有一定的噪声成分。良好的去噪效果对于信号分析有着很的大帮助。由于小波变换具有良好的时频特性，通过小波变换可对信号的不同频率成分进行分解，在信号去噪中得到了广泛的应用。其中，小波阈值降噪是一种实现简单，效果较好的小波去噪方法。通过对小波分解后的各层系数中模大于或小于某设定阈值的系数分别处理，然后进行反变换重构出去噪后
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2023-11-29 10:38:28
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