1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 发表于 2018-01-10 16:32:17 嵌入式设计应用 +关注 小波图像去噪原理 图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在低频(LL)部分:噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中.基于此可设置一个合适的阈值门限,认为大于该阈值的小波系数的主要成份为有用的信号,给予收缩后保留:小于该阈值的小波系数

人工神经网络(ANN) 是对人脑若干基本特性通过数学方法进行的抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统. 具有较强的非线性逼近功能和自学习.自适应.并行处理的特点,具有良好的容错能力. 人工神经元 神经元是构成神经网络的最基本单元.要想构造一个人工神经网络系统,首要任务是构造人工神经元模型. 一个人工神经网络的神经元模型和结构描述了一个网络如何将它的输入矢量转换为输出矢量的过程. 一个神经元有两个输入:输入向量p,阈值b,也叫偏差. 输入向量p通过与它相连的权值分量w相乘,求和

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,

无论是学习信号处理,还是做图像.音视频处理方面的研究,你永远避不开的一个内容,就是傅里叶变换和小波.但是这两个东西其实并不容易弄懂,或者说其实是非常抽象和晦涩的! 完全搞懂傅里叶变换和小波,你至少需要知道哪些预备知识?主页君从今天开始就将通过一些列文章告诉你他们之间的来龙去脉!本节是全部系列文章的第一节--总纲,日后我们也将按照这个思路一点一点讲述所有的知识.需要说明的是,本文主要面向计算机专业或者电子信息专业的读者,为此我们将尽量采取一些非常非常基础的知识来帮助你理解.所以,题目里面讲的"完全

wavemenu --- >wavelet ---->wavelet packet1-D Matlab小波工具箱的使用1 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw6k.html 最近想尝试一下小波的用法,就这matlab的帮助尝试了一下它的例子,顺便翻译了一下帮助的内容,发现matlab帮助做的确实不错,浅显易懂!现把翻译的文档写出来吧,想学习的共同学习吧! 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现如下功能:

算法要求:输入序列是大于滤波器长度的偶数列 确实可以通过编程的手段使算法适合所有的情况,但本文章的目的是展示mallat算法的过程,所以就一切从简了 // Mallat.cpp : Defines the entry point for the console application.// #include "stdafx.h"#include "stdio.h"/*mallat算法 分解* dSIn 输入的序列s,dH0尺度函数展开系数,dH1小波函数展开系数,d

1. wavedec:多尺度(multilevel)一维小波分解 [C,L] = wavedec(X,N,'wname') [C,L] = wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D) 返回值 L(bookkeeping job) 记录各级小波系数的长度: 注意: wavedec 仅支持 Type 1(正交)小波和 Type 2(双正交)小波: haar,db 一般取 N≤ fix(log2(length(X))) cA:表示 coefficient Approximation,对原始信号的近似

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

在3.2节我们学习了关于(3.8)定义的Vj的性质.特别的,我们可以乘以系数从一个Vj空间变换到另一个.我们这节学习V0和V1的关系. 将f1(t)∈V1投影至V0 我们考虑一个属于V1的函数f1(t),有 这个函数在图3.12中画出 图3.12 函数f1(t) 从性质2.8我们知道f1(t)属于Vj,只要j≥1.然而这个函数不属于V0,因为他的间断点在.如果我们现在想找一个在V0里面的函数f0(t)来逼近f1(t),那我们可以采用在3.2小结中学习的公式来做,我们有 因为,这个函数的支撑集为,

这学期的课程选择神经网络.最后的作业处理ECG信号,并利用神经网络识别. 1  ECG引进和阅读ECG信号 1)ECG介绍  详细ECG背景应用就不介绍了,大家能够參考百度 谷歌.仅仅是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人相应不用的波形,同一个人在不同的阶段波形也不同.我们须要依据各个波形的特点,提取出相应的特征,对不同的人进行身份识别. 2)ECG信号读取 首先须要到MIT-BIH数据库中下载ECG信号,具体的下载地址与程序读取内容介绍能够參考一

Matlab小波工具箱的使用2 (2011-11-11 09:32:57) 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html#cmt_552345B5-7F000001-9F1973DD-944-8A0 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析:   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数 idwt 一层重构 waverec

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

作者:桂. 时间:2017-02-19  21:47:27 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6417638.html 前言 本文主要介绍MATLAB小波工具箱的使用.并以一维离散信号为例,简要分析. 一.小波分解 不同于傅里叶变换,小波分解采用小波基的方式对信号进行分解,即通过基信号的平移.伸缩等变换,将信号进行分解.下图给出小波分解的一般特性: 图中可以观察到,a8对应的小波基较大,d8~d1对应的小波基依次减小,分解层数越多,对应频

系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多 分类专栏: 机器学习   1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随 机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对 象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分

1. 首先理解L^2(R)的概念 L^2(R) 是一个内积空间的概念,表示两个无限长的向量做内积,张成的空间问题.也就是两个函数分别作为一个向量,这两个函数要是平方可积的.L^2(a,b)=<f(x)|g(x)>= ∫g(x)f(x)dx| x=a:b  < +∞ [前提: ∫||f(x)||dx| x=a:b  < +∞ 和∫||g(x)||dx| x=a:b  < +∞] 当<f(x)|g(x)> - f(x) < ε 时,可以默认为 在内积空间内<

我是波浪,我有起伏,我有大波与小波(坏笑中...) 最近改版网站,一般也不会去写动画,但是有些网站还是需要的,故拿出一个较简单的动画出来分享,很简单很简单. 原理简单阐述 其实很简单,使用一张美工做好了的2400px宽度的3个不同起伏的波浪,然后自己合成为一张[精灵图片](有助于一起加速加载和同时加载) 有了素材就好办了,使用一个容器把3个div背景的波浪堆在一起,然后使用css3的偏移进行移动,当然左右和上下都要,然后慢慢调整为一个适合的时间和延迟. 废话不多说,先上演示地址:http://s

想对PickerView进行操作,只能在代码中操作. 下面 ,再添加三个label组件,然后将所有组件配置到代码中(看代码),然后要实现对PickerView的操作,就要实现它的DataSource协议和他的代理,在右边组件的链接栏,Outlets有两个选项,把他们都链接到控制器上: 好,我们的数据从哪里来? 我们在代码的控制器中定义几个数组,并且手工加上协议,然后会提示ViewController没有遵守协议UIPickerViewDataSource,因为我们没有实现: 下面我们就来实现协议