哈哈,这两天在整理时频分析的方法,大部分参考网上写的比较好的资料,浅显易懂,在这谢过各位大神了! 今天准备写下S变换,由于网上资料较少,自己尝试总结下,学的不好,望各位多多指导 由前面的文章可知,傅里叶变换只能作用于收敛信号,短时傅里叶变换的窗函数不可变,小波变换虽然窗函数可变,能进行多分辨率分析,但是其基函数选取困难:S变换介于前两者之间,结合两种方法的优势,可自适应调节分辨率且其逆变换无损可逆.下面详细介绍下S变换: S变换(ST)是地球物理学家Stockwell域1996年提出的一种时频分

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,

图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用,被广泛应用于图像增强.去噪.压缩编码等众多领域.本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法,并在多个图像样本上进行测试,以探究二者的变换效果. 1. 傅里叶变换 实验原理 对一幅图像进行离散傅里叶变换(DFT),可以得到图像信号的傅里叶频谱.二维 DFT 的变换及逆变换公式如下: DFT 尽管解决了频域离散化的问题,但运算量太大.从公式中可以看到,有两个嵌套的求和符号,显然直接计算的复杂度为 \(O(n^2)\) .为了加快傅里

一 图像的读写 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函数,如: a

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

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

原文:原生js判断css动画结束 css 动画结束的回调函数 css3 的时代,css3--动画 一切皆有可能: 传统的js 可以通过回调函数判断动画是否结束:即使是采用CSS技术生成动画效果,JavaScript仍然能捕获动画或变换的结束事件: transitionend事件和animationend事件标准的浏览器事件,但在WebKit浏览器里你仍然需要使用webkit前缀,所以,我们不得不根据各种浏览器分别检测事件 var transitions = { 'transition':'tra

  上图的 demo 主要讲的 是 css transition的过渡回调函数transitionend事件: css3 的时代,css3--动画 一切皆有可能: 传统的js 可以通过回调函数判断动画是否结束:即使是采用CSS技术生成动画效果,JavaScript仍然能捕获动画或变换的结束事件: transitionend事件和animationend事件标准的浏览器事件,但在WebKit浏览器里你仍然需要使用webkit前缀,所以,我们不得不根据各种浏览器分别检测事件 var transiti

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com RxJava[变换]操作符 map flatMap concatMap buffer MD demo地址 参考 目录 目录变换操作符map castflatMap concatMap switchMap flatMapIterable使用 flatMap 化解循环嵌套concatMapsw

The Fourier Transform will decompose an image into its sinus and cosines components. In other words, it will transform an image from its spatial domain to its frequency domain. The idea is that any function may be approximated exactly with the sum of

RxJava2实战---第五章 变换操作符和过滤操作符 RxJava的变换操作符主要包括以下几种: map():对序列的每一项都用一个函数来变换Observable发射的数据序列. flatMap().concatMap()和flatMapIterable():将Obsrvable发射的数据集合变换为Observables集合,让后将这些Observable发射的数据平坦化地放进一个单独的Observable中. switchMap():将Observable发射的数据集合变换为Observab

Python基础知识总结笔记(四)函数python中的函数函数中的参数变量作用域偏函数PFA递归函数高阶函数BIFs中的高阶函数匿名函数lambda闭包Closure装饰器Decorator函数式编程Functional Programming 每天都有程序员定时讲解Python技术,分享一些学习的方法和需要留意的小细节,要资料加 6244407451. python中的函数￭ 函数的意义:■1.对输入进行变换映射后输出 ,可以进行反复调用.以函数名对代码块进行封装■2.过程化 VS 结构化￭

目录 1 什么是函数柯里化 2 柯里化的作用和特点 2.1 参数复用 2.2 提前返回 2.3 延迟执行 3 封装通用柯里化工具函数 4 总结和补充 1 什么是函数柯里化 在计算机科学中,柯里化(Currying)是把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数(最初函数的第一个参数)的函数,并且返回接受余下的参数且返回结果的新函数的技术.这个技术以逻辑学家 Haskell Curry 命名的. 什么意思?简单来说,柯里化是一项技术,它用来改造多参数的函数.比如: // 这是一个接受3个参数的函数

本文根据博客http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7870996 ,博客http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/22/2781945.html整理. 1.傅里叶变换 1) 简介 数字图像处理的方法主要分成两大部分:空域分析法和频域分析法.空域分析法就是对图像矩阵进行处理:频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域,从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理.频域分析法在图像

(一)符号对象 一.建立符号对象 1.建立符号变量和符号常量(sym,syms): 只可以建立一个符号变量 可以一次性建立多个符号变量 PS:符号常量计算的结果是精确的数学表达式,而数值常量是进行约分后的常数 2.建立符号表达式: (1)利用单引号来生成符号表达式: y='1/sqrt(2*x)'; %符号表达式 g='cos(x^2)-sin(x)=0' %符号方程 (2)用sym函数建立符号表达式: Y=sym('3*x'); %符号表达式: G=sym ('[a,b;c,d]'); %矩阵

1.算法功能简介 傅里叶变换能把遥感图像从空域变换到只包含不同频域信息的频域中.原图像上的灰度突变部位(如物体边缘).图像结构复杂的区域.图像细节及干扰噪声等,经傅里叶变换后,其信息大多集中在高频区:而原图像上灰度变化平缓的部位,如植被比较一致的平原.沙漠和海面等,经傅里叶变换后,大多集中在频率域中的低频区.在频率域平面中,低频区位于中心部位,而高频区位于低频区的外围,即边缘部位. 傅里叶变换是可逆的,即对图像进行傅里叶变换后得到的频率函数再做反向傅里叶变换,又可以得到原来的图像.从纯粹的数学意

如果让你说说连续小波变换最大的特点是什么?多分辨分析肯定是标准答案.所谓多分辨分析即是指小波在不同频率段会有不同的分辨率.具体表现形式,我们回到前一篇文章的第一个图, 图一 对应的信号为 低频时(频率为4),对应彩色条纹更细,意味着更高的频率分辨率,而条纹区间大概落在[0,2.5]之间,这意味着较低的时间分辨率.同理,高频时,对应更低的频率分辨率和更高的时间分辨率.这是小波最为人知的特性,也是它被称为“数学显微镜”的原因,接下来我们一起探讨下为何小波具有这种特征 还记得上一篇文章的最后一张图么?

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

目录 e往无尽 单调性.有界性 \(e^{-x^2}\)的积分性质 函数列的近似 傅里叶的方案 三角函数系的正交性 傅立叶展开 傅立叶展开式的指数形式 e往无尽 无论是学高数,还是学习数分,我们在讲到极限的时候最开始见到的两个基本极限之一必有这个所谓的欧拉常数,e: \[ \lim_{n\to\infty}(1+\frac1n)^n=e\approx2.718281828459\tag{*} \] 而大部分同学我相信都是"知其然而不知其所以然",没能与前面讲到的各种定理形成有效的联系.

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------