The Daubechies wavelets, based on the work of Ingrid Daubechies, are a family of orthogonal wavelets defining a discrete wavelet transform and characterized by a maximal number of vanishing moments for some given support. With each wavelet type of th…

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,…

这周看了一篇动态网格序列水印的论文,由于目前在网格序列上做水印的工作特别少,加之我所看的这篇论文中的叙述相对简洁,理解起来颇为困难.好在请教了博士师兄,思路明朗了许多,也就把这思路整理在此了. 论文作者提出了一种三维网格序列盲水印算法,在他们的算法中用到了小波分析.我对小波分析只有一个大概的了解,所以细节的理解上可能不尽正确,索性就不详细解释小波分解的知识了. 首先介绍论文中水印的产生: 此篇论文中的水印为 W= +1 或 W = -1,具体位数上嵌入+1还是 -1 作者没有做详细解释 然后介绍…

本文依照参考文献简介 Ricker wavelet . 参考: [1] Frequency of the Ricker wavelet DOI: 10.1190/GEO2014-0441.1 [2] Understanding the Finite-Different Time-Domain by Jojn B. Schneider April 5 2017 简介 著名动画片 Rick and Morty 中的“姥爷” Rick 的名字后加 “er” ,我们就得到了 “Ricker”.但 Ric…

Ripplet: A New Transform for Image Processing Jun Xu, Lei Yang and Dapeng Wu Ripplet: A New Transform for Feature Extraction and Image Representation Dr. Dapeng Oliver Wu Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida 傅里叶变换…

Daubechies小波是正交.连续且紧支撑的. 正交条件下,$H(\omega)$必须满足下式: $|H(\omega)|^2+|H(\omega + \pi)|^2 =1$ 连续紧支撑条件下,$H(\omega)$必须满足下式: $H(\omega)=\left(  \frac{1+e^{-i\omega}}{2}  \right) ^N S(\omega)$ $S(\omega)=\sum^A_{k=0}a_ke^{-ik\omega}$ 从上式可以看出,$h[n]$可看做N个[1,1]的…

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分,而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的,因此可以按照如下步骤设计深度神经网络,实现对不同频带信息自适应加权的功能. 第一步:对振动信号进行离散小波包分解,构建小波包系数矩阵,作为深度学习算法的输入. 第二步:作者设计了一种动态加权层(dynamic weight…

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,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,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标…

Problem: the important frequency information is lack of effective modelling. ?? what is frequency information in time series? and why other models don't model this kind of frequency information? frequency learning we propose two deep learning models:…

深度学习中的下采样(max-pooing, average-pooling, strided-convolution)通常会有两个不足:破坏了目标的基本结构.放大随机噪声.上采样操作同样容易受到影响.下面给出一个图示,A和B是两个区域,AP是max-pooling的结果,AW是小波处理的结果,可以看到max-pooling导致了结构的损失.而离散小波变换的处理结果要好很多,窗户的边缘和柱子的形状仍然保持的非常好. 离散小波变换可以把图像分解为一个低频分量\(X_{ll}\),和三个高频分量\(X…

目录 目标 小波变换 Scaling Functions Wavelet Functions 二者的联系 离散的情形 高效变换 二维的情形 示例 目标 首先, 既然是变换, 那么就是从一个域到另一个域, 即如下: \[f(x) = \sum_k c_{j_0} (k) \varphi_{j_0, k} (x) + \sum_{j=j_0}^{\infty} \sum_k d_j (k) \psi_{j, k}(x), \\ c_{j_0} = \langle f(x), \varphi_{j_0…

1.  对于小波变换,dwt2 :单级离散2维小波变换 wavedec2 :多级2-D小波分解 matlab中这两者联系是都能对图像进行小波分解,区别是dwt2是二维单尺度小波变换,只能对输入矩阵X一次分解.wavedec2是二维多尺度小波分解,对输入矩阵X进行N次分解. 经本人实验验证,若图像矩阵是2^n大小,wavedec2执行一次语句就是dwt2进行n次. 2.  图像矩阵形式进行变换和图像转变为向量形式进行变换,效果其实是一样的. 详情请参见具体代码: img = imread('len…

Haar-like features are digital image features used in object recognition. They owe their name to their intuitive similarity with Haar wavelets and were used in the first real-time face detector.[1] Historically, working with only image intensities (i…

引言 基于低分辨率的图像恢复高分辨图像具有重要意义,近年来,利用深度学习做单张图像超分辨主要有两个大方向:1.减小失真度(distortion, 意味着高PSNR)的图像超分辨,这类方法主要最小化均方误差:2.提高感知质量(perception)的图像.这类方法主要利用GAN来做约束,使得生成的图像和真实的高分辨率图像尽可能符合相同分布.这两大方向存在一种tradeoff,因为通常低失真度(高PSNR)的图像往往感知质量不高,不符合人眼认知,而高感知质量(本文用NRQM指标度量,高NRQM)的图…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

Computer Graphics Research Software Helping you avoid re-inventing the wheel since 2009! Last updated December 5, 2012.Try searching this page for keywords like 'segmentation' or 'PLY'.If you would like to contribute links, please e-mail them to rms@…

正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 几何意义 正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 代数定义 欧几里得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有 (σ(α),σ(β))=(α,β) 设σ是n维欧式空间V的一个线性变换,于是下面4个命题等价 1.σ是正交变换 2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,丨σ(α)丨=丨α丨 3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,…

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 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)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D …

GNU scientific library 是一个强大的C,C++数学库.它涉及的面很广,并且代码效率高,接口丰富.正好最近做的一个项目中用到多元高斯分布,就找到了这个库. GNU scientific library下载地址:http://ftpmirror.gnu.org/gsl/ 相应说明文档下载地址: http://www.gnu.org/software/gsl/manual/gsl-ref.ps.gz 编译时需要加上一些后缀: g++ xxx.cpp -lgsl -lgslcbla…

相关网站:http://m.blog.csdn.net/blog/kimwu/12654517 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4be751690100bsgb.html 下载地址:http://files.cnblogs.com/lanye/EZW%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95.rar 摘  要:本文提出了一种静止图像的分级压缩算法.该方法以著名的EZW算法为基础,对感兴趣区域的图像进行高质量编码,而对背景图像进行粗糙编码.该方法对于存储空…

转载自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_633750d90100hbco.html 连续小波变换的概念.操作.及时间尺度图的显示 最近很多网友问到关于连续小波变换的诸多问题,我用了点时间,写了个底层程序,提供给大家参考. .连续小波的概念.就是把一个可以称作小波的函数(从负无穷到正无穷积分为零)在某个尺度下与待处理信号卷积.改变小波函数的尺度,也就改变了滤波器的带通范围,相应每一尺度下的小波系数也就反映了对应通带的信息.本质上,连续小波也就是一组可控制通带范围的多尺…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合…

摘自http://qianjigui.iteye.com/blog/847612 GSL(GNU Scientific Library)是一个 C 写成的用于科学计算的库,下面是一些相关的包 Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold | Status=Not/Inst/Cfg-files/Unpacked/Failed-cfg/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend |/ Err?=(none)/Hold/Reinst-requir…

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解…

Content-Type List Description of Data Content Typical Filename Extensions MIME type/subtype       Text and Text-Related Types     HTML text data (RFC 1866) html htm text/html Plain text: documents; program listings txt c c++ pl cc h text/plain Richte…

在android下各种文件管理器中,我们选择一个文件,点击分享可以看到弹出一些app供我们选择,这个是android系统分享功能,我们做的app也可以出现在这个列表中. 第一步:在Manifest.xml进行配置,比普通的activity中多增加一个Intent过滤器 <activity android:name="com.example.share.MainActivity" android:label="@string/app_name" > <…

UIWebView 在实际应用中加载文件的时候,有两种情况, 1. 实行在线预览 , 2. 下载到本地,再查看 如果是第一种情况: NSURL *url = [NSURL URLWithString:_url]; NSURLRequest *request = [[NSURLRequest alloc] initWithURL:url]; [self.webView loadRequest:request]; 直接加载路径就可以了 如果是第二种情况 NSData *data = [[NSData…

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布…

理工科应该的知道的C/C++数学计算库(转) 作为理工科学生,想必有限元分析.数值计算.三维建模.信号处理.性能分析.仿真分析...这些或多或少与我们常用的软件息息相关,假如有一天你只需要这些大型软件系统的某一个很有限的功能,你是不是也要因此再用一用那动辄几个g的软件呢?其实我觉得如果系统不是很大,不是很复杂,我们个人完全有可能自己去编写代码来实现这些‘’有限的功能‘’.别以为这是件很困难的事情,我总以为大学期间学的c语言是极其有用的,只要你会基本的c语言语法,你就可以的. 下面我来介绍几个非常…

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…