二十四、结束语        从小变换特性中受益最大的可能是图像处理。众所周知,图像,特别是高分辨率图像,占用了大量的磁盘空间。其实,要是下载本教程花费了较长的时间,那么最主要的原因可能就是来自图片。DWT可以用来降低图像的尺寸,但同时几乎不降低分辨率。原因如下:        对于一幅给定的图像,可以计算其DWT,
引言随着多媒体技术和网络技术的迅速发展与广泛应用,对多媒体数字产品的版权保护已成为迫切需要解决的问题。传统的加密技术已经不足以解决问题,而数字水印技术在这方面显示出了巨大的潜力。数字水印算法将一个版权识别代码序列(水印信号)嵌入到图像(空域或变换域)中,利用它可以跟踪数字产品拷贝的非法销售和使用。成功的水印算法应满足以下要求:(1)不可见性。在宿主数字媒体中嵌入一定数量的附加信息之后,不能引起明显
http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 六、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,我们要用变换来处理非平稳信号,即那些频率分量随时间变换变换的信号。上文我已经说过傅立叶变换不适合处理这些非平
% FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维变换 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear;clc; T=256; % 图像维数 SUB_T=T/2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%
转载 2023-11-23 15:41:58
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1,关于变换的原理不再总结,以前转载过别人的文章,这篇是工程实现的原理总结。2,关于变换实现有mallat滤波器组的方法和提升的方法。3,mallat滤波器组的方法大致框架如下其中G和H的关系式为而H可以由matlab中wfilters命令得到。下图是基于查找表的mallat算法框架用matlab卷积的方法实现波分解与合成,弄了一个正弦序列,长度1000,有噪声,通过wavede
转载 2023-07-04 19:37:59
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变换网文精粹:变换教程(十四) 十四、时间和频率分辨率         下面我们会更进一步的分析变换的分辨率特征。还记得,正是由于分辨率的问题,才使得我们快速傅立叶变换转到变换上。         图3.9经常被用来解释怎样诠释时间和频率分辨率。图3.9中的每个方块都反映了在时频平面内的变换结果
作者:hb_yinhe。一的定义  (Wavelet) 这一术语,顾名思义,“”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。所谓“”是指它具有衰减性;而称之为“”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,变换是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频
变换(wavelet transform)的通俗解释变换一、基二、内积三、傅立叶的缺点三、短时傅立叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)四、变换五、的深入六、的应用 变换,一个神奇的,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最
## Python实现变换 ### 1. 流程概述 变换是一种信号分析方法,可以将信号分解为不同尺度和频率的成分。在Python中,可以使用`pywt`库来实现变换。下面是实现变换的基本流程: 1. 导入所需的库 2. 准备待处理的信号数据 3. 进行变换 4. 分析和处理变换的结果 5. 可选:逆变换还原信号 接下来,我将逐步介绍每一步需要做的事情,并提供相应
原创 2023-08-02 12:10:33
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# 变换 Python 实现 变换是一种强大的数学工具,用于信号处理、图像分析和数据压缩等领域。与传统的傅里叶变换相比,变换能够同时在时域和频域中分析信号,使其在处理非平稳信号时更具优势。本篇文章将介绍变换的基本概念,以及如何在 Python实现变换。 ## 什么是变换变换的核心思想是用波函数(wavelet)对信号进行分解和重构。波函数是一种振荡的
原创 2024-08-16 06:44:41
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# Python实现变换 在信号处理领域,变换是一种广泛应用于信号分析和压缩的数学工具。它通过将信号分解成不同频率的子信号和趋势成分,使得信号的特征更加突出。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python实现变换,并提供代码示例。 ## 变换简介 变换是一种时频分析方法,它将信号分解为一系列基函数,每个基函数具有不同的频率和时域范围。与傅里叶变换相比,变换具有更
原创 2023-08-02 13:03:18
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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
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 图像变换与多分辨率7.1 从傅里叶变换变换7.1.1 1. 的概念2. 变换7.1.2 感性认识变换7.2 简单示例7.2.1 哈尔构建7.3 图像多分辨率7.3.1 多分辨率7.3.2 图像金字塔7.3.3 图像子带
从傅里叶变换变换,并不是一个完全抽象的东西,可以讲得很形象。变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路。下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->变换的顺序,讲一下为什么会出现这个东西、究竟是怎样的思路。一、傅里叶变换关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了,默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解的道路上。下面我
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 )波函数 : wavelet function(在一些文档中又称为母函数 mother wavelet)连续的变换 :CWT离散的变换 :DWT变换的基本知识不同的基函数,是由同一个基本波函数经缩放和平移生成的。变换是将原始图像与基函数
我希望能简单介绍一下变换,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 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我会把整个变换
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变换方法,利用FPGA 可编程特性可实现多种变换。提升框架(LS :Lifting Scheme) 是由Sweldens 等人在近几年提出的一种变换方法,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。作者根据提升变换的框架式结构,利用FPGA 可完全
1. 外部包下载要下载两个包:PyWavelets和Matplotlib(要运行PyWavelets的所有测试,您还需要安装 Matplotlib软件包。)下载方法:pip install PyWavelets pip install Matplotlib相关链接:PyWavelets官网:里面有很多的API文档,有家族,内置等),离散变换,逆变换等等波包的相
变换网文精粹:变换教程(二十一)网址:http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html二十一、离散变换(一)1、为什么需要离散变换        虽然离散化的连续变换(即波级数)使得连续变换的运算可以用计算机来实现,但这还不是真正的离散变换。事实上,波级数仅仅是CWT
变换网文精粹:变换教程(十)十、变换基础:短时傅立叶变换(三)        为了更明白的理解这个问题,让我们看一些例子:我现在有四个不同宽度的窗函数,我们将一一用这些窗函数做傅立叶变换,看看到底发生了什么:        我们用到的窗函数是一个简单的高斯函数,如下式:    &nbsp
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