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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2024-08-25 19:42:23
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相信大家都看过油画。 对于特别巨幅的油画， 不知道有没有过体会， 油画是只可远观而不可亵玩？ 当你在足够远的距离观察油画时， 油画所表达的内容是有层次且内容丰富的， 但是当你靠近油画甚至贴在油画上看时， 你只能看到一个个的小色块， 而此时这些小色块此时变成毫无意义的无规则排列。 我们假设油画中的每个小色块都对应某一信号中的某个瞬时时间，那么无数个小色块就拼凑成了整幅画
第一次写文章，准备写一下利用MATLAB将TIF格式的多波段遥感影像和全色波段的遥感影像进行合成，我们的一个汇报作业，也是第一次系统的学习了一个MATLAB代码，当时不好找tif格式的融合，所以来分享一下。一、原理、优点这里我就简单介绍一下，感兴趣的可以去搜一下这方面的文献。小波变换是对于二维的图像信号来说, 经过一次离散正交小波变换后, 图像被分解为 4幅, 其中左上角一幅是原图像的平滑逼近(低
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2024-05-27 15:49:21
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# 小波变换与 PyTorch 实现
## 引言
小波变换是一种强大的信号处理工具，广泛应用于信号分析、图像处理和数据压缩等领域。它与传统的傅里叶变换相比，最大的优势在于能够同时提供时间和频率信息，从而对非平稳信号进行精细的分析。本文将介绍小波变换的基本概念，并提供使用 PyTorch 实现的小波变换的示例代码。
## 小波变换基础
小波变换通过一组称为小波的基函数，将信号分解为不同的频率
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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小波变换是一种时频分析工具，通过母小波函数生成子小波函数来同时分析信号的时间和频率特征。连续小波变换通过不同尺
文章目录前言一、傅里叶变换的劣势以及小波变换的优势二、连续小波变换（CWT）的理解2.1 什么是小波变换？2.2 为什么小波变换能确定信号频率和其对应的时间区间？2.3 连续小波变换最大的特点是什么？2.4 其它补充三、离散小波变换（DWT）的理解3.1 离散小波变换（DWT）定义3.2 一维离散小波变换3.3 二维离散小波变换3.4 离散小波变换（DWT）的Mallet算法（离散化实现）3.5
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2023-12-18 20:58:06
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小波变换加水印与反取水印一.小波变换加水印1.代码2.效果图二.小波变换反取水印1.代码2.效果图三.结论 一.小波变换加水印1.代码思路：
1.用小波变换将原图片变为水印图片大小
2.使与水印图片像素>100处同i，j处像素值取原来的(1＋rate)%，反之取(1-rate)%
3.恢复为原尺寸照片
[注]由于小波变换自身的原因，所有被处理的图片尺寸应为2^kfrom PIL im
本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移
小波指的是一种能量在时域非常集中的波，它的能量有限，都集中在某一点附近，而且积分的值为零，这说明它与傅里叶波一样是正交波。 图像的傅里叶变换是将图像信号分解为各种不同频率的正弦波。同样，小波变换是将图像信号分解为由原始小波位移和缩放之后的一组小波。小波在图像处理里被称为图像显微镜，原因在于它的多分辨率分解能力可
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2024-01-31 20:37:32
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[2018年最新整理]小波变换基础以及haar小波图像处理与识别 小波变换及应用 小波发展 Haar小波 小波去噪 展望 小波发展 小波分析(Wavelets Analysis)是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学分析方法，它既具有丰富的数学理论意义，又具有广泛的工程应用价值。广泛应用在信号处理、图像处理、语音分析以及其他非线性科学领域. 小波分析是对傅立叶分析(Fourier An
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2024-10-24 06:52:16
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appcoef函数
% 采用补零的扩展模式（参见dwtmode函数）
% 装载一维尺度信号
load leleccum; s = leleccum(1:3920);
ls=length(s);
subplot(2,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 使用db1小波在第3层进行分解
[c,l] = w
数字图像处理与Python实现笔记摘要绪论1 数字图像处理基础知识2 彩色图像处理初步3 空间滤波4 频域滤波5 图像特征提取6 图像压缩7 图像小波变换与多分辨率7.1 从傅里叶变换到小波变换7.1.1 小波1. 小波的概念2. 小波变换7.1.2 感性认识小波变换7.2 简单小波示例7.2.1 哈尔小波构建7.3 图像多分辨率7.3.1 小波多分辨率7.3.2 图像金字塔7.3.3 图像子带
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2023-11-09 09:39:39
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作者 | News第一章：PyTorch之简介与下载PyTorch简介PyTorch环境搭建第二章：PyTorch之60分钟入门PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇微调基于
引言最近这周的主要任务就是学习dwt，也就是离散小波变换，到现在也已经看了很多大佬的文章了，现在也基本理解了一些浅层次的东西，所以在此做一下记录。在此感谢知乎大佬咚懂咚懂咚的文章《如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系？》，真的写的非常非常非常好，大家也可以去看看。本文的很多内容也是基于该文章的，侵权就删，希望大家及时提醒。 要说离散小波变换，就要说到小波变换，要说小波变换，就要说到傅里叶变换
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2024-08-13 12:55:31
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备注：为了完成课程作业的笔记，内部不连贯，但是足够实用一：一维小波变换的 matlab 实现1、dwt 函数：功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X, 'wname')——使用指定的小波基函数 ‘wname’ 对信号X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中
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2023-10-13 09:35:02
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Matlab实现小波变换 作者：佚名--------------------------------------------------------------------------------该文章讲述了Matlab实现小波变换应用MATLAB 小波变换 2010-01-11 20:513. 图像小波变换的 Matlab 实现函数 fft、fft2 和 fftn 分析3.1 一维小波变换的 M
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2023-11-16 15:46:15
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多年前第一次看吕克贝松的 The Big Blue ，当男主人公在岸边笑着打招呼，水中的海豚浮出水面回应时，我就在想，天，怎么会有这么美妙的画面！之后Dan Gibson那张《海豚之梦》被我翻来覆去听了很久，终于明白海豚不仅有美丽的笑容，还有美丽的声音。 其实在海洋里，像海妖塞壬一样拥有完
傅里叶变换->小波变化傅里叶变换FT基础知识（FOURIER TRANSFORM，简称FT）为什么傅里叶变换可以把一个信号从时域变换到频域?先给出公式，傅里叶变换的形式为：\(X(w)=\int_{-\infty}^{+\infty} x(t) e^{-j w t} d t\)PS：傅里叶变换还存在系数，有的文章写的是 \(\frac{1}{2 \pi}\) ，有的文章写的是\(\sqrt\
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2024-01-16 16:18:57
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