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

Matlab常用小技巧一: 1. m文件如果是函数,保存的文件名最好与函数名一致,这点都很清楚.不过容易疏忽的是,m文件名的命名尽量不要是简单的英文单词,最好是由大小写英文/数字/下划线等组成.原因是简单的单词命名容易与matlab内部函数名同名,结果会出现一些莫名其妙的错误.例如,写个m文件,命名为spy,运行时就弹出一个怪怪的figure,呵呵,我当初还以为是什么bug. 2. 调试程序时,经常要屏蔽掉一整段程序进行,也就是将其标示注释符%.有两个办法:一种是选定后 ctrl+r和ctrl+

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');

1.未定义与 'struct' 类型的输入参数相对应的函数 'tb_optparse' 在运行matlab程序时,出现上述错误. 原因是tb_optparse在common文件夹里面,没在robot文件夹里面,我们只添加了robot到搜索路径里面.添加下路径就好了. 参考robtics调用函数报错:未定义输入参数对应的函数 'tb_optparse' 2.建立MATLAB仿真模型. 建立机械臂模型 3.MATLAB中Scope图形设置坐标轴参数. 在MATLAB命令行中添加如下代码,在编辑里选择

图像的默认显示方式,坐标从1开始计数.是从左向右,从上到下为正,分别为x和y轴          如果加入x轴和y轴画成成的格子,起始位置并不是严格的左上角,而是像素的中心点,并不是以像素的边缘画格子,这样的好处很多,例如:当画出像素的梯度时,梯度的起始点是像素的中心,这看起来太美丽了. 再看边缘的细节,梯度的大小体现了边缘的显著性,另外边缘在黑白区域是两条下‘平行’的线条. 梯度的方向是0-360度.   fdsa fads fads

numel 元素个数 assert 表达式为假时输出某个字符串 int2str 整形转化为字符串型 numel(A) 返回A中的元素个数,A可以是任何的数据结构,如向量.矩阵.元胞.结构体等 assert(expression, 'msgString') 当表达式expression为假时,在命令行打印错误信息(即msgString所示信息) 例如,下面所示的例子,表达式为:1==0,该表达式为假,则输出后面的表达式 int2str(a) 将整形数a转化为字符型数据 注:字符串的表示方法 ① 字

(第1维为对每一列操作,第2维维对每一行操作) sum 求和操作 max 求最大值操作 sum:求和操作 sum(A):矩阵A按列向求和(每一列求和),结果为一个行向量 sum(A,2):矩阵A按行向求和(每一行求和),结果为一个行列向量      sum(A(:)):矩阵A所有元素之和! sum(A(:)^2):矩阵A所有元素平方和! max:最大元素操作 仅返回最大值情况 max(A):矩阵A按列向求最大值(每一列的最大值),结果为一个行向量 max(A,[],2):矩阵A按行向求最大值(每

https://github.com/kyamagu/mexopencv/issues/117 就是说2014a以后的版本mex   -o 选项变成了 -output 蛋疼,这有什么好改的.找了好久才知道原因

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

WS小世界网络生成算法,一般小世界网络生成算法速度慢,节点度分布与数学推导不符,在网络仿真中造成不便,这里针对实际网络动力学仿真过程撰写了WS小世界网络的MATLAB生成算法,并考虑了矩阵化,具有较高的速度. 以下是対应的代码: % The simulation of WS-smallworld network % the algorithm of WS-smallworld's generation has been improved in speed, % and tend to be ea

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