前言最近在做数字信号处理方面的内容，需要用到小波变换来进行降噪滤波，具体实现如下。一、小波分解代码#define FILTER_LEN (8) //滤波器长度
#define ADS_WAVELET_LEN （260） //数据的长度
//多级小波分解，"db4"
double db4_Lo_D[8] = { -0.0105974017850690, 0.
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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提升小波 Python 算法
## 介绍
小波变换是一种用于分析和处理信号的数学工具。它可以将信号分解成不同尺度和频率的组成部分，从而方便地进行信号处理和分析。在 Python 中，我们可以使用 PyWavelets 库来实现小波变换。本文将介绍如何使用 PyWavelets 来提升小波 Python 算法的效率和性能。
## 安装 PyWavelets
首先，我们需要安装 PyWavel
原创
2023-10-18 10:53:12
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文章目录前言一、小波处理信号的一般过程二、分解算法1. 分解迭代2. 多分辨率分解算法三、重构算法1. 重构迭代2. 多分辨率重构算法四、信号的分解和重构(MATLAB)1. 分解和重构程序2. 效果展示总结参考 前言傅里叶级数的一个缺点是，它的构造块是无始无终的周期性正弦波和余弦波。这使得该方法适合于滤除或压缩那些具有近似周期性的波动信号。而面对那些具有显著局部特征的信号，正弦波和余弦波就无能
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2023-09-18 19:20:14
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采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点：a.数字滤波无需其他的硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。b.数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支。c.只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。d.在单
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2023-10-27 11:25:13
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从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波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。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。
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
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2024-06-15 16:54:15
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1，关于小波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，关于小波变换的实现有mallat滤波器组的方法和提升小波的方法。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卷积的方法实现的小波分解与合成，弄了一个正弦序列，长度1000，有噪声，通过wavede
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2023-12-09 15:54:18
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在提取目标的局部空间和频率域信息上，Gabor小波变换具有良好的特性，对图像进行Gabor小波变换，就类似于人类视网膜中的简单细胞对图像刺激作出的响应。Gabor小波变换不仅仅可以提取出图像纹理的特征，并且可以减小光照和位置对图像识别造成的干扰。一般对图像进行Gabor小波变换提取特征后，还要进行降维处理，以提高运算效率。一、二维Gabor小波核函数定义式中，对于Gabor核函数，u为方向，v为尺
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2023-09-25 10:36:02
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# 小波变换算法 Python 实现教程
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我们来教会一位刚入行的小白如何实现“小波变换算法 Python”。小波变换是一种信号处理技术，用于分析非平稳信号。在这篇文章中，我们将介绍整个实现流程，并给出每一步需要做的事情和对应的代码示例。
## 流程
下面是实现“小波变换算法 Python”的整个流程，我们可以用表格展示出每个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-10 04:43:33
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如果两个向量v和w的内积为0，则说它们是正交的： &nbs
带通滤波参数b决定是普通滤波器还是带通滤波器小波变换前先进行卡尔曼平滑滤波小波变换的作用： [c,l] = wavedec(y(:,i),3,'db4');wavedec函数用于一维小波变换，对信号进行多层分解[c,l]=wavedec(x,N,’wname’,)，c表示各层分量，包括近似系数和细节系数，l表示各层分量长度，x表示原始信号，N分解的层数，wname小波基名称。这里对信号进
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2023-12-15 10:48:34
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使用MATLAB进行小波的学习，学习尺度函数、小波函数以及小波函数构造的方法1.db3小波器的提取2.对一维信号进行小波滤波3.对图片进行小波滤波4.自己构建dbN小波滤波器5.用Cascade算法求解db4尺度函数和小波函数详细过程如下代码所示：所调用的function函数见最后clc,clear all;close all
load sumsin.mat
[LOD,HID,LOR,HIR]=w
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2023-10-20 20:41:17
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与傅里叶变换相比，小波变换的缺点是小波基函数不具有唯一性，因此小波分析应用到实际中的一个难点就是最佳小波基函数的选取。 傅里叶分析法就是将信号分解成一系列不同的频率的正弦（余弦）函数的叠加，是一种全局变换，实现信号时域到频域的转化，即对
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2023-11-27 22:57:17
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连续小波变换的计算 对上面公式的解释将在本节中进行详细说明。以x(t)作为被分析的信号。选用的小波作为信号处理中用到的所有窗函数的原型。应用的所有窗都是母小波的放大（或缩小）和平移版本。有很多函数可以满足这个条件。Morlet小波和墨西哥帽小波（Mexican hat）是其中最有代表性的，本章中后面部分中所举的例子也会用这两个小波进行小波分析。&nb
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2023-07-02 14:38:24
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从傅里叶变换（傅里叶变换原理）到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，下面我就按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>小波变换的顺序，讲一下小波变换一、傅里叶变换默认大家现在正处在理解了傅里叶变换，但还没理解小波的道路上。下面我们主要讲傅里叶变换的不足。即我们知道傅里叶变换可以分析信号的频谱，那么为什么还要提出小波变换？答案就是，“对非平稳过程，傅里叶
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2024-06-27 10:50:31
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# 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
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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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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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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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## 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
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