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

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

[Python ]小波变化库——Pywalvets 学习笔记 2017年03月20日 14:04:35 SNII_629 阅读数:24776 标签: python库pywavelets小波变换 更多 个人分类: 机器学习  https://blog.csdn.net/nanbei2463776506/article/details/64124841 相关资料 PyWavelets 官网: https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/ref/index.

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

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

作家王小波其实也是我国最早期的程序员,突发奇想,王小波写情书最喜欢用哪些词呢?用Python词云分析下! 直接上代码吧,有注释很好理解.输出的图片设置的比较大,所以运行的比较慢,可以适当把图片尺寸改小点. 1 import jieba 2 from stylecloud import gen_stylecloud 3 4 def jieba_cloud(file_name, icon): 5 with open(file_name, 'r', encoding='utf8') as f: 6 w

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:

HAAR小波分解信号或图像的“平滑”部分和“变化”部分(也许所有小波都这样?). 比如信号[1 2 3 4 5 6 7 8] 分解后(不考虑系数): [1.5 3.5 5.5 7.5]             # 平滑部分 [-0.5 -0.5 -0.5 -0.5]        # 变化部分 HAAR不适用于“”平滑“的信号.比如下面这个极端平滑信号: [1 1 1 1 1 1 1 1] 借用傅里叶变换的观念,可以假设所要分析的信号可以使用多个频率与位移不同的Haar function来组合而

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

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,

[干货]分享总结:MySQL数据一致性  罗小波  星辉天拓 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAzMTY4NQ==&mid=2653928966&idx=1&sn=59bba4dc33541aade9c42034a76c511b&scene=0#wechat_redirect 0.导读 沃趣科技数据库工程师罗小波为大家全面分析如何保证MySQL的数据一致性. 1.活动总结 罗小波老师从MySQL的崩溃数据恢复安全性.MySQL复制

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

有的时候我们需要删除项目下的svn相关文件,但是SVN会在所有的目录下都创建隐藏文件.svn,手工一个个目录查找然后删除显然比较麻烦.所以这里提供了一个Python小工具用于批量删除svn的相关文件: // delsvn.py # -*- coding:utf-8 -*- import os import shutil def delsvn(path): for f in os.listdir(path): abs_path = path + "/" + f if(f == "

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

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');

笔记 术语(中英对照): 尺度函数:scaling function(又称父函数 father wavelet) 小波函数:wavelet function(又称母函数 mother wavelet) 连续的小波变换:CWT 离散的小波变换:DWT 小波变换的基本知识: 不同的小波基函数,是由同一个基本小波函数经缩放和平移生成的. 小波变换是将原始图像与小波基函数以及尺度函数进行内积运算,所以一个尺度函数和一个小波基函数就可以确定一个小波变换 小波变换后低频分量 基本的小波变换函数 Pywalv