对信号X进行N尺度平稳小波分解 [A,H,V,D]=swt2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 cA1=cA(:,:,1);cH1=cH(:,:,1);cV1=cV(:,:,1);cD1=cD(:,:,1);%尺度1低.高频系数 cA2=cA(:,:,2);cH2=cH(:,:,2);cV2=cV(:,:,2);cD2=cD(…

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 Y=iswt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(uint8(X)),title('原图'); subplot(1,2,2),imshow(uint8(Y)),title('重构');…

对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db1');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数-db1 [cH1,cV1,cD1]=detcoef2('all',c,s,1);%尺度1的所有方向的高频系数 [cH2,cV2,cD2]=detcoef2('all',c,s,2);%尺度2的所有方向的高频系数 cA1=appcoef2(c,s,'…

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar figure,imshow(X,map),axis image; figure; subplot(2,2,1),imshow(uint8(cA));axis off;title('低频系数图像'); subplot(2,2,2),imshow(uint8(cH));axis off;title('水平高频系数图像');…

clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=waverec2(c,s,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); a1=wrcoef2('a',c,s,'ha…

clc,clear all,close all; load woman; %单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); clear all;close…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc…

普通二维码跳小程序规则: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/introduction/qrcode.html#%E5%8A%9F%E8%83%BD%E4%BB%8B%E7%BB%8D 微信公众平台登陆地址:https://mp.weixin.qq.com/wxopen 选项设置入口: 登陆-> 开发 -> 开发设置 必须小程序审核上线才能发布规则,才能普通二维码跳转小程序 App.js接收到二维码参数,然后释放到全局即可 参数可能需要前端…

基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法 二维离散傅里叶变换(DFT) 其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅里叶变换以后的结果,根据欧拉公式可得,每个F(u,v)值都为复数,由实部和虚部组成 代码示例 void dft(short** in_array, double** re_array, double*…

相关软件参见:混沌数学之离散点集图形DEMO 相关代码: // http://wenku.baidu.com/link?url=yg_gE7LUXCg2mXRp-ZZdfRXXIkcNj8YOhvN7dKLJxzWIu6M0g33-W3y3culjalCYfNc5VQefVJEiEwi_woXP69H8W4x-bF22nIRnD2lsn53 // 二维离散电路混沌系统 class CircuitChaotic : public DiscreteEquation { public: Circuit…