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
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2023-10-09 22:10:22
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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
关注、星标公众号,精彩内容每日送达来源:网络素材基于提升框架的小波变换方法,利用FPGA 可编程特性可实现多种小波变换。提升框架(LS :Lifting Scheme) 是由Sweldens 等人在近几年提出的一种小波变换方法,用它的框架结构能有效地计算DWT。对于较长的滤波器,LS 的操作次数比滤波器组的操作方式减少将近一半,更适合硬件实现。作者根据提升小波变换的框架式结构,利用FPGA 可完全
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,
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2023-05-06 00:55:08
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2023-10-28 13:29:42
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2023-07-04 19:37:59
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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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% FWT_DB.M;
% 此示意程序用DWT实现二维小波变换
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;clc;
T=256; % 图像维数
SUB_T=T/2; % 子图维数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%
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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正文这里关于基变换和伪逆做的都是简单的介绍,关于他们的更深入的理论介绍和更深入的应用介绍还需参考其他资料,然后补充。基变换基变换是图像压缩、信号压缩等应用的理论基础,通俗来讲就是对于给定的数据矩阵,我们选择一个较好的基来进行计算,目前还不错的基有傅里叶基和小波基。其中小波基有一些良好的特性,小波基中的列向量都是正交的。似乎在线性代数中,关于矩阵,我们都希望他们的基是正交的,这样会大大的方便我们的计
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2023-10-13 23:13:29
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2023-10-08 18:36:48
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2023-08-02 13:03:18
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