# 教你用 Python 实现 Mallat 算法
Mallat 算法是一种有效的多分辨率分析方法，广泛应用于小波变换。对于初学者来说，理解并实现这个算法可能会感觉有些困难，但通过逐步讲解和示范，我们将能够成功地实现它。
## 流程概述
在实现 Mallat 算法之前，我们先了解一下整个流程。Mallat 算法的核心在于小波变换，它分为两个主要步骤：分析（下采样）和重构（上采样）。请看下表：
# 在Python中实现Mallat算法
Mallat算法是一种用于多尺度信号分析的重要工具，特别在离散小波变换（DWT）中应用广泛。随着数据处理需求的不断增加，了解如何在Python中实现Mallat算法将是一个非常有价值的技能。本文将详细介绍如何实现这一算法，包括必要的步骤和代码示例，帮助初学者理解并掌握Mallat算法。
## 1. 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解Mallat算
原创
2024-09-03 03:57:00
200阅读
Mallat 算法的分析与综合框架参考书上的资料很多，这里就不多说了。
下面是我写的关于图像的程序，分别是：一维分解，二维分解；一维合成，二维合成。最后是测试主程序。
谢谢参考，错了请反馈一下！
%内部子函数，对一行(row)矢量进行一次小波变换，利用fft实现
function y=mdec1(x,h,g)
%x 行数组
%h为低通滤波器
%g为高通滤波器
%输出： y 进行一级小波分
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2024-01-16 16:27:29
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一提到数字图像处理，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点：1、不开源，价格贵2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。3、只能做研究，不易转化成软件。因此，我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理。要使用python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是linux系统，安装都是非常简单的。要使用python
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2023-12-24 12:36:32
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# 使用 Python 实现 Mallat 算法的指南
Mallat 算法，又称为多分辨率分析 (Multiresolution Analysis, MRA)，是一种用于信号处理的数学方法，广泛应用于小波变换中。在这篇文章中，我们将教你如何使用 Python 实现 Mallat 算法。首先，我们会提供整个实现过程的步骤和对应的代码，然后逐步解释每一步的实现方法。
## 1. 实现流程
以下是
原创
2024-09-12 06:41:16
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前言 上篇博客中讲了连续时间信号的离散小波变换的多分辨分析、小波函数、尺度函数等概念，而在我们具体应用离散小波变换时，我们并不关心我们的尺度函数、小波函数具体是什么形式的，因为毕竟反映信号主干信息和细节信息的是尺度函数、小波函数的系数而不是其函数的具体形式，那么有什么方法可以跳过小波、尺度函数直接求得小波、尺度函数的系数呢？这就引出了这篇博客的内容，滤波器与Mallat算法。主要内容 首先我们利用
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2023-08-24 16:29:27
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# Python Mallat 小波重构指南
在信号处理和数据分析中，小波变换是一种强大的工具。Mallat算法是用于一维信号小波分解和重构的经典方法。对于刚入行的小白开发者来说，理解及实现小波重构可能看起来比较棘手，本文将提供详细的指导，帮助你实现Python中的Mallat小波重构。
## 整体流程
我们将整个小波重构的过程分为几个主要步骤，具体流程如下：
| 步骤 | 操
appcoef 提取一维小波变换低频系数
appcoef2 提取二维小波分解低频系数
bestlevt 计算完整最佳小波包树
besttree 计算最佳(优)树
biorfilt 双正交样条小波滤波器组
biorwavf 双正交样条小波滤波器
centfrq 求小波中心频率
cgauwavf Complex Gaussian小波
cmorwavf coiflets小波滤波器
cwt 一维连续小波变
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2024-09-20 08:50:18
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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文章目录1 KNN算法原理1.1 基本概念1.2 KNN算法原理1.3 实现步骤1.3 KNN算法优缺点2 python手工实现KNN算法2.1 KNN算法预测单个数据2.2 KNN算法预测数据集2.3 sklearn实现KNN算法 1 KNN算法原理1.1 基本概念KNN（K-NearestNeighbor）即K近邻算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意
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2023-10-26 11:41:37
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概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
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2024-01-16 15:04:55
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个人笔记 仅供参考一、基础知识本文主要介绍python开始学习应该掌握的一些基础知识。1、算法算法即解决一个问题的方法，由一系列必须按照顺序执行的操作说明组成，其中有些可以直接完成，有些需要特别注意，还有一些粗腰重复多次。2、数和表达式交互式python解释器可用作计算器，例如执行如下操作>>> 2+2
>>> 53672+235253这只是常见的运算，除法的运
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2023-09-22 15:41:19
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看这个算法之前，最好先看下匈牙利算法，KM算法 是建立在匈牙利算法基础上实现的对于这个算法最有误区的地方，个人感觉还是在 X 集合 -d 和 Y 集合 + d之后 还要进行操作，再加上 深搜递归操作 ，理解容易产生误区，在这里我给出一组模板的测试数据来帮助初学者理解注意观察： visx[],visy[],lx[],ly[],linky[],在调用中的变化：3 4
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。这部分内容，主要介绍各种不同算法的原理，其中不少介绍还给出了动态示意图，以更初学者能
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2024-02-23 09:30:15
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本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。目录一、环境需求二、怎样使用三、本地化3.1扩展卡尔曼滤波本地化3.2 无损卡尔曼滤波本地化3.3粒子滤波本地化3.4直方图滤波本地化四、映射4.1高斯网格映射4.
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2023-07-07 09:43:54
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时间复杂度：假设存在函数g，使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g(n))→渐进函数，那么则称O(g(n))是算法A的时间复杂度
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2023-05-22 22:01:20
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