本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节
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2023-11-01 20:48:42
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# Python中的小波散射
小波散射（Wavelet Scattering）是一种强大的信号处理工具，广泛应用于图像分析、音频信号处理和其他领域。虽然这个概念可能在刚入行的开发者眼中显得有些复杂，但其实只要掌握一定的步骤与代码实现，它就会变得简单易懂。本文将带你一步步了解如何在Python中实现小波散射。
## 流程概述
以下是实现小波散射的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-08-10 04:30:40
85阅读
由基础物理知识可知，光与物质的相互作用会引起光的吸收、色散和散射现象。所谓光 的散射可以这样理解：当光束通过存在不均匀性的透明或半透明介质（比如硅胶中悬浮着荧 光粉），光线就会从各个方向散开。1908年G.Mie最先解出了入射到悬浮着球形粒子的介质 的平面光波的麦克斯韦方程组的严格解，关于这方面的讨论就是Mie散射理论的主要内容。 按照Mie散射理论，第一，当散射粒子的半径远小于入射光的波长时，总
# 小波散射：一种有效的数据分析工具
## 引言
小波分析（Wavelet Analysis）是一种强有力的数学工具，广泛应用于信号处理、图像分析和数据挖掘等领域。相比于傅里叶变换，小波变换可以更好地处理非平稳信号。而“小波散射”（Wavelet Scattering）是小波分析的一种扩展形式，它结合了小波变换和深度学习的思想，具有多层次、多尺度的特性。在本文中，我们将探讨小波散射的基本原理，
## Python小波散射变换
小波散射变换是一种用于信号处理和数据分析的强大工具，它可以帮助我们理解信号中的结构和特征。在Python中，我们可以使用PyWavelets库来实现小波散射变换。
### 什么是小波散射变换？
小波散射变换是通过多级小波变换和非线性操作来提取信号的特征。它将信号分解为不同频率和尺度的成分，并计算它们之间的关系，从而得到一个具有良好性质的表示。这种表示通常可以用
原创
2024-03-22 03:28:01
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本文讲解如何使用小波时间散射网络（WTSN）和支持向量机 (SVM) 分类器对人体心电图 （ECG）信号进行分类。在小波散射中，数据通过一系列的小波变换、非线性化和平均化过程，以产生时间序列的低方差表示。小波时间散射产生了对输入信号微小变化不敏感的信号表示，而几乎不会影响到分类准确率。数据描述本文使用从3种 ECG 数据：心律失常数据、充血性心力衰竭数据和正常窦性心律数据，共使用来自3个 Phys
光纤中最常用的波长是850nm、1300nm和1550nm。多模光纤适用于850nm和1300nm的波长，而单模光纤则最佳用于1310nm和1550nm的波长。波长1300nm和1310nm的区别仅在于习惯叫法不同。激光和发光二极管也用于光纤中的光传播。激光长于用波长1310nm或1550nm的单模设备，而发光二极管用于波长850nm或1300nm的多模设备。 光纤中最常用的
【简介】 光线跟踪是一种真实地显示物体的方法，该方法由Appel在1968年提出。光线跟踪方法沿着到达视点的光线的反方向跟踪，经过屏幕上每一个象素，找出与视线相交的物体表面点P0，并继续跟踪，找出影响P0点光强的所有光源，从而算出P0点上精确的光线强度，在材质编辑中经常用来表现镜面效果。 光线跟踪或 称光迹追踪是计算机图形学的核心算法之一。在算法中，光线从光源被抛射出来，当他们经过物体表面的
**小波散射变换在MATLAB和Python中的区别**
小波散射变换（Wavelet Scattering Transform）是一种用于信号和图像处理的非线性变换方法。它在提供信号或图像的局部和全局信息的同时，保留了原始数据的重要特征。尽管MATLAB和Python都提供了用于实现小波散射变换的工具包，但两者在实现细节上存在一些区别。下面将分别介绍在MATLAB和Python中实现小波散射变
原创
2023-08-03 12:19:15
368阅读
clear;
[A,map]=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg');
X=rgb2gray(A);
%画出原始图像
subplot(2,2,1);imshow(X);
title('原始图像');
%产生含噪图像
x=imnoise(X ,'g
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2017-11-09 15:46:00
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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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如图，将两张图品进行小波融合，步骤如下 1、首先要了解什么是小波 [x0，x1，x2，x3]=[90，70，100，70] 为达到压缩 我们可取 (x0+x1)/2
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2024-01-08 14:37:19
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## 二维小波变换(一维和n维类似)：
# 单层变换 pywt.dwt2
pywt.dwt2(data, wavelet, mode=’symmetric’, axes=(-2, -1))
data: 输入的数据
wavelet:小波基
mode: 默认是对称的
return: (cA, (cH, cV, cD))要注意返回的值，分别为低频分量，水平高频、垂直高频、对角线高频。高频
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2023-06-16 15:32:57
216阅读
# 实现“小波 python”的流程
## 1. 确定需求
在教导小白实现“小波 python”之前，我们首先需要确定具体的需求是什么。根据题目中的描述，我们可以推断出，“小波 python”是指实现一个能够运行 python 代码的程序。
## 2. 设计
在确定了需求后，我们需要设计整个实现的流程。下面是实现“小波 python”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-02 04:36:05
50阅读
# 教你如何实现Python小波
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取信号] --> B[小波分解]
B --> C[小波阈值处理]
C --> D[小波重构]
```
## 整体流程
首先，我们需要获取信号，然后进行小波分解，接着对小波系数进行阈值处理，最后进行小波重构得到处理后的信号。
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-05-08 04:12:12
27阅读
小波应用比较广泛，近期想使用其去噪。由于网上都是matlib实现，故记下一下Python的使用Pywavelet Denoising 小波去噪# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pywt
data = np.linspace(1, 4, 7)# pywt.threshold方法讲解：# pywt.threshold（data，valu
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2023-07-01 18:23:28
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1.数据集介绍：试验台如图所示，试验台左侧有电动机，中间有扭矩收集器，右侧有动力测试仪，控制电子设备在图中没有显示。SKF6203轴承使用16通道数据采集卡采集轴承的振动数据，并在驱动端部分（DE）、风扇端部分（FE）、基座端安装传感器。该实验在轴承内圈、滚动体、外圈上采用电火花加工方式制造故障，故障缺陷直径尺寸为0.1778mm、0.3556mm、0.5334mm（不同损伤程度）。分别在负载0H
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2024-08-08 22:03:05
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连续小波变换CWT是一种冗余变换，CWT系数取决于所用的小波，所以理解起来稍微有些困难。为更好地理解CWT系数，本文从简单信号和简单小波开始分析。小波擅长检测信号的不连续性或奇异点，信号的突变点处具有较大的绝对值系数。首先设置一个移位脉冲信号，脉冲发生在第500点的位置。x = zeros(1000,1);
x(500) = 1;选择了一个简单信号，自然要选择一个简单小波，那自然是haar小波了在
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2023-12-09 13:33:18
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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
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