该文章用来直观上先感受一下小波包的分解与重构   例1 有一个信号,变量名为wave,随便找一个信号load进来就行了. t=wpdec(wave,3,'dmey'); t2 = wpjoin(t,[3;4;5;6]); sNod = read(t,'sizes',[3,4,5,6]); cfs3  = zeros(sNod(1,:)); cfs4  = zeros(sNod(2,:)); cfs5  = zeros(sNod(3,:)); cfs6  = zeros(sNod(4,:)); t

clc;close all;clear;fs = 100000;t = 1: 100;x = sin(2*pi*4000* t/fs) + sin(2*pi*40000*t/fs); %db8[Lo_D1, Hi_D1] = wfilters('db1', 'd');%从db1到db8. 滤波器系数个数不同 2[Lo_D2, Hi_D2] = wfilters('db2', 'd');%从db1到db8. 4[Lo_D3, Hi_D3] = wfilters('db4', 'd');%从db1到

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

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(

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');

采用5-3提升小波的方法 小波分解 数据拆分 预测 更新 数据输出使能电路 电路共有两个输入三个输出,in1是数据输入,in2是输入数据有效信号,out1是更新后的低频信号,out2是预测的高频信号,out3是输出有效信号. 电路需要考虑数据的边界延拓,我直接延拓为0,简单.有其他延拓方法如对称延拓和周期延拓,没弄,只是简单的把一层分解和合成电路给搭了出来,延拓的方法是将输入数据延拓而不是用电路延拓,看到过别人用电路延拓的,没弄. 以上是分解电路,合成的就不贴了,类似,把这些东西贴到这里,以后如

技术博客--微信小程序的架构与原理 在两个月的微信小程序开发过程中,我曾走了不少弯路,也曾被很多现在看来十分可笑的问题所困扰.这些弯路与困扰,基本上都是由于当时对小程序的架构理解不够充分,对小程序的原理学习不够深入.我在解决这些问题的过程中,不仅学到了很多有意义的.对开发有直接帮助的知识点,更在微信小程序的架构与原理上补了不少课,对于我在微信小程序的设计上大有裨益.在这篇博客中,我将平常学习到的关于微信小程序的架构与原理的知识记录下来,同时记录我在一些功能上的代码实现,这些功能的实现曾经困扰过我

目前AlloyFinger作为腾讯手机QQ web手势解决方案,在各大项目中都发挥着作用. 感兴趣的同学可以去Github看看:https://github.com/AlloyTeam/AlloyFinger 在腾讯,如:兴趣部落.QQ群.QQ动漫.腾讯学院.TEDxTencent. AlloyTeam.腾讯CDC等多个部门.团队和项目都在使用AlloyFinger.如下图所示: 基本上只要有图像裁剪.图像查看的地方都会使用到AlloyFinger.因此AlloyFinger也入选了腾讯code

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阅识风云是华为云信息大咖,擅长将复杂信息多元化呈现,其出品的一张图(云图说).深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云.更多精彩内容请单击此处. 摘要:MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(化简)",及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性. 本文分享自华为云社区<[云小课]EI第

本节主要内容: 1.IO多路复用 2.多线程多进程 3.小知识点补充(python中作用域相关) 4.socketserver源码分析补充 一.IO多路复用 I/O多路复用指:通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作. linux中的io多路复用机制:select,poll,epoll select select最早于1983年出现在4.2BSD中,它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组,当select(

背景:之前搭建过keepalived双机热备的集群,但对其中的原理不甚理解,看完就忘了,所有有必要深入的学习下. 简介 什么是keepalived呢?keepalived是实现高可用的一种轻量级的技术手段,主要用来防止单点故障(单点故障是指一旦某一点出现故障就会导致整个系统架构的不可用)的发生.之所以说keepalived是轻量级的,是相对于corosync + ldirectord来说的.keepalived也可以实现高可用集群,而且配置起来比corosync + ldirectord简单方便

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 

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:

故障诊断主要包括三部分: 1.故障信号检测方法(定子电流信号检测 [ 定子电流幅值和电流频谱 ] ,振动信号检测,温度信号检测,磁通检测法,绝缘检测法,噪声检测法) 2.故障信号的处理方法,即故障特征提取(FFT,Hilbert 变换,小波变换,Hilbert-Huang变换). 3.故障识别技术 基于解析模型法(建立良好的电机模型并对隔状态参数进行估计,需要较好的专业知识) 基于人工智能法(基于专家系统:建立对比数据库:基于神经网络来做故障分类和识别:基于SVM,可处理分类时实现现有样本的最优

原文:http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/2532279 下载cvgabor.cpp和cvgabor.h到你的C/C++工程目录下 注:在我的资源中有改进过的cvgabor类 相关链接为:http://download.csdn.net/source/490114 特别注意:使用该类需要opencv库的支持,如何配置环境参见:http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install 它有如下

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想