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

下面是 armijo线搜索+最速下降法的小程序,matlab用的很不熟,费了不少劲. 函数: function g=fun_obj(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; a=x(1);b=x(2); g=eval(f); 求梯度: function g=fun_grad(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; gradient = jacobian(f,[a,b]); a = x(1);b = x(2); g = eval(g

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

一:张小龙的野心:用小程序重构web 一 很多年以前,张小龙写了一款软件:Foxmail. 这款软件当年有数百万用户,这是一个相当庞大的量,因为彼时网民也只有千万当量级的规模. 我是一个非常忠实的用户,因为直至今天,我还在使用Foxmail. 但有理由相信,当年使用客户端(软件)收发邮件的用户,越来越多的,已经改变为用web来收发邮件. 打开一个网址,输入用户名和密码,看邮件发邮件,我相信是PC互联网时代中后期大多数用户的习惯. Foxmail这样的软件,最终被web服务击败. 二 移动互联网时

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');

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:

  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

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 

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

一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

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

clc,clear all,close all; load woman; t=wpdec2(X,2,'haar');%小波包2层分解 r_X=wprec2(t);%重构小波包 r_X10=wprcoef(t,[1,0]);%重构小波包(1,0)结点 figure; subplot(1,3,1),imshow(uint8(X)),title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(uint8(r_X)),title('重构'); subplot(1,3,3),imshow(uin

数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%.数据清洗在上一篇博客中写过,这里主要写后面三部分. 数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程. 在数据集成时,来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源数据在最低层上加以转换.提炼和集成. 1.实体识别 同名异义.异名同义.

容易忘记的小知识点: Matlab程序首行程序: clear:close all:clc:程序运行开始最好清理下之前残留的各种数据,不然matlab可能会出错. clear(清理变量空间),close all(关掉所有显示的图像figure),clc(清理命令窗口中的显示) Matlab程序换行(一个空格加上3个.即 ...然后直接下一行就可以继续写代码) Matlab下程序计时 如下:tic和toc可以在程序中使用多个,计算各个程序字块的运行时间.还可以嵌套使用... tic;%计时开始 %%

1:官方工具:https://mp.weixin.qq.com/debug/w ... tml?t=14764346784612:简易教程:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/?t=14764346775993:设计指南:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/design/index.html4:设计资源下载:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/design/#资源下载5

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统