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matlab小波包工具箱怎么用
2024-09-05
matlab 小波工具箱
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:
Matlab小波工具箱的使用2
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
MATLAB小波包的分解与重构
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
MATLAB(2)——小波工具箱使用简介
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
【转】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 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列(Matlab 程序详解)
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
小波包分解 仿真 matlab
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
相机标定简介与MatLab相机标定工具箱的使用(未涉及原理公式推导)
相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l 摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet
Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐
Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机
Bandicam视频录制技巧总结+小丸工具箱压缩视频解决视频体积问题
1.视频录制. 录制质量建议选择100,保证原文件的质量才能更好地保证渲染转码后输出视频的质量.音效这里就一个关键点,就是编码器默认的MPEG-1 L2,会导致会声会影渲染输出出错,程序强行关闭,Vegas虽然可以完成转码,但输出的视频只有图像没有声音.改为PCM后一切正常,推荐使用PCM. 2.视频压缩,小丸工具箱默认配置压缩即可.
matlab添加M_map工具箱(转 http://blog.sina.com.cn/s/blog_491b86bf0100srt9.html)
之前转载过matlab画世界地图的博文.最近正好用到.首先试了matlab自带的worldmap,感觉画出来的图形不尽如人意,比较杂乱.如下图. 略查阅了些资料,请教了Liangjing,一致推荐m_map.为了达到想要的效果,这次只要不再偷懒,下载M-Map工具箱(http://www.eos.ubc.ca/~rich/map.html)并进行安装.所幸过程比较顺利,现记录如下,回头把画出的效果图再添上.其他matlab的toolbox安装,也可参考进行. ------------------
小丸工具箱FAQ
下载地址:https://maruko.appinn.me/index.html 本文章是把一些使用小丸工具箱中常见的操作失误或出错的问题集中写出并提出解决方法,以便大家寻找解决并避免重复提问. 文章中的问题会长期更新,如果在使用中出现一些奇奇怪怪的情况,可以在这寻找有无解决方法. 这些问题也可能是小丸工具箱一些旧版的BUG,所以提交报错时,我们只会以官网中最新的版本能否复现为基准. 需要注意的是文章篇幅也长,问题也多.心急的朋友请用浏览器的Ctrl+F的搜索功能,根据关键字来搜索问题. 小丸工
MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵
MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 将列向量转化为0-1矩阵,例如 A = 1 2 1 5 3 4 1 4 3 转换为: B = 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1. MATLAB程序 function B=trans_logic(A) % 将列
matlab 小波处理工具箱
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
【图像】Matlab图像标定工具箱
参考教程: Matlab工具箱教程 http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ 摄像机模型 http://oliver.zheng.blog.163.com/blog/static/14241159520133601847831/ 张正友平面标定法的解释 http://www.aichengxu.com/view/10996789 问题一:No image in this directory in either ras, bmp, ti
Matlab的曲线拟合工具箱CFtool使用简介
http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20
paper 75:使用MATLAB的神经网络工具箱创建神经网络
% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0
matlab中gatbx工具箱的添加
1. 从http://crystalgate.shef.ac.uk/code/下载工具箱压缩包gatbx.zip 2. 解压gatbx.zip,将其子文件夹genetic放在matlab安装目录toolbox文件夹下 3. 在matlab主窗口选择File -> Set Path, 单击"Add Folder"按钮,找到工具箱所在文件夹genetic,单击“OK” -> "Save" -> “Close” 4. 使用函数ver查看工具箱是否安装成功
Matlab中图论工具箱的应用
Matlab图论工具箱的命令见表1 表1 matlab图论工具箱的相关命令 命令名 功能 graphallshortestpaths 求图中所有顶点对之间的最短距离 graphconncomp 找无向图的连通分支,或有向图的强弱连通分支 graphisdag 测试有向图是否含有圈,不含圈返回1,否则返回0 graphisomorphism 确定两个图是否同构,同构返回1,否则返回0 graphisspantree 确定一个图是否是生成树,是返回1,否则返回0 graphmaxflow 计算有向
matlab 基于 libsvm工具箱的svm分类遇到的问题与解决
最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1. Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t
MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码
PCA基本流程: 1.训练集矩阵算协方差矩阵A; 2.算协方差矩阵特征值与特征向量; 3.按特征值的大小排列特征矩阵,得B,对应的特征值(按从大到小排列)组成向量a; 4.A*B得到去关联的新矩阵C,A与C的对应位置物理意义相同(指样本维度和样本数),但是去掉了关联,并且按特征贡献度大小排列; 5.选贡献度百分比或降维后的维度.例如百分之90,则是取满足sum(a(1:n))/sum(a)>90%的最小的n:如果直接定降维后的维度,则直接设置个n; 6.任一样本的降维公式相同,对于样本x:x*B
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