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FFT与小波包变换的程序

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简介:
本程序旨在通过快速傅里叶变换(FFT)和小波包变换技术,实现信号处理中的频谱分析及细节特征提取。适用于多种科学计算场景。 本程序实现对谐波的检测,利用FFT和小波包变换技术来分解与提取谐波。

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客服
客服
  • FFT
    优质
    本程序旨在通过快速傅里叶变换(FFT)和小波包变换技术,实现信号处理中的频谱分析及细节特征提取。适用于多种科学计算场景。 本程序实现对谐波的检测,利用FFT和小波包变换技术来分解与提取谐波。
  • 信号分析
    优质
    《小波包变换的程序与信号分析》一书深入浅出地介绍了小波包变换的基本理论、算法及其在信号处理中的应用。本书通过详细编程示例和实例,帮助读者理解并掌握这一重要的数学工具和技术方法,在工程实践中有极高的参考价值。 小波包变换是一种在信号处理领域广泛应用的数学工具,它结合了小波变换的时间局部性和频率局部性,进一步增强了对信号特性的分析能力。这种技术通常用于信号分解、特征提取以及噪声过滤,在诸如信号分析、图像处理和故障诊断等领域具有显著优势。 在MATLAB环境下,可以利用其内置的小波包工具箱来实现小波包变换。相关文件可能包含了使用MATLAB进行小波包变换的示例代码及资源。这些资料详细介绍了如何使用MATLAB执行小波包变换,包括理论背景、代码实现和实例分析等内容。 在MATLAB中,执行小波包变换的基本步骤如下: 1. **选择小波基**: 小波包变换可以采用多种不同的小波基函数(如Daubechies小波或Morlet小波等)。具体的选择取决于要处理的信号特性。 2. **构建分解结构**: 根据所需分析的频率范围,确定适当的分解层数。增加层次会提高频率分辨率但降低时间分辨率。 3. **执行分解操作**: 使用`wavedec`函数进行正向的小波包变换,将原始信号拆分为不同频带下的系数。 4. **分析系数**: 通过观察得到的各个层级上的系数信息来揭示信号在各尺度和频率范围内的分布情况。可以使用可视化工具(如`wavemesh`或`imagesc`)帮助理解这些数据。 5. **信号恢复与特征提取**: 对于分解后的系数,可以通过阈值处理去除噪声并保留关键的特性。之后通过逆变换函数(`waverec`)将净化过的系数重新组合成一个干净的信号。 6. **应用分析结果**: 分析所得的结果可用于支持诸如信号分类、故障检测或数据压缩等实际应用场景。 小波包变换的一个显著优点是其多分辨率能力,能够同时捕捉到时间序列中的短期和长期特征。在MATLAB中通过灵活选择不同的小波基函数以及调整分解层次的方式可以适应各种复杂度的信号处理任务。对于初学者而言,理解基本原理并通过实践操作熟悉相关函数是非常重要的学习途径。相关的资源为深入研究这一技术提供了良好的起点,并有助于更好地掌握其应用方法。
  • 优质
    本程序利用数字信号处理技术实现小波变换算法,适用于多种数据压缩、去噪及特征提取场景,为科研与工程应用提供高效工具。 二维变换的实际运算速度非常慢,并且代码质量不高,已经花费了很长时间来改进。相比之下,一维的实现效果还好一些。对于这份资源,请务必进行深入思考并结合MATLAB运行验证其有效性。
  • 分析
    优质
    《小波变换与小波包分析》是一部深入探讨信号处理领域中广泛应用的小波理论及其应用的技术书籍。本书系统地介绍了小波变换和小波包的基本概念、数学原理以及它们在实际问题中的应用方法,适合科研人员及工程技术人员参考学习。 压缩包包含小波变换的程序,适用于在MATLAB中使用,并可用于进行时频分析。
  • 分解代码_MATLAB_EEG应用_
    优质
    本资源提供MATLAB环境下基于EEG信号处理的小波变换和小波包变换的详细代码。通过这些工具,可以实现对脑电数据的有效分析与特征提取。 对脑电信号进行五层小波包分解,并提取相应的节律波。
  • Matlab中
    优质
    本简介介绍了一个用于在MATLAB环境中执行小波变换的程序。该工具为信号和图像处理提供了强大的分析能力,适用于科研与工程应用。 小波变换的图像处理 %MATLAB二维小波变换经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维小波变换 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear;clc; T=256; % 图像维数 SUB_T=T/2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb;
  • Matlab中
    优质
    本程序提供了利用MATLAB进行小波变换的基本方法和应用示例,适用于信号处理、图像压缩等领域的分析与研究。 以下是使用MATLAB进行二维小波变换的示例程序: ```matlab % FWT_DB.M; 此示意程序用DWT实现二维小波变换。 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 clear; clc; T = 256; % 图像维数 SUB_T = T / 2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像 f = X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 进行二维小波分解 l = wfilt(db10, d); % db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20) L = T - length(l); l_zeros = [l zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 h = wfilt(db10, r); % db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20) h_zeros = [h zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 for i=1:T; row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(f(:,i)))); % 圆周卷积<->FFT row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(f(:,i)))); % 圆周卷积<->FFT end; for j=1:T; line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(row(j,:)))); line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(row(j,:)))); end; decompose_pic = line; % 分解矩阵 % 图像分为四块 lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T, 1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T, SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T, 1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T, SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2, 1, 1); image(f); title(原始图像); subplot(2, 1, 2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title(分解后的图像); figure(2); colormap(map); subplot(2, 2, 1); image(abs(lt_pic)); title(\Phi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 2); image(abs(rt_pic)); title(\Phi(x)*\Psi(y)); subplot(2, 2, 3); image(abs(lb_pic)); title(\Psi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 4); image(abs(rb_pic)); title(\Psi(x)*\Psi(y)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 重构源图像及结果显示 l_re = l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r = circshift(l_re, [0, 1]); h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re, [0, 1]); top_pic=[lt_pic rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft(fft(l_r).*fft(topll(:,i))); end; bottom_pic=[lb_pic rb_pic]; t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); else t=t+1; bottomlh(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft(fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i))); end; construct1 = bottom
  • 二维经典MATLAB-MATLAB 2D经典代码RAR
    优质
    本资源提供经典的二维小波变换MATLAB实现代码,包含详细注释和示例数据,适用于信号处理与图像分析。下载后为RAR压缩包形式。 最近在进行图像分割方面的研究,发现了一个名为“MATLAB2维小波变换经典程序”的资源。该程序使用MATLAB实现了二维小波变换的图像分解、重构以及三维误差图的绘制功能,感觉非常实用,希望对大家有所帮助。
  • 改进MATLAB
    优质
    本简介介绍了一种优化后的小波变换算法及其在MATLAB中的实现。该程序提高了信号处理效率和分析精度,在工程、通信等领域具有广泛应用价值。 提升小波变换的MATLAB程序可以用于信号降噪,请参考网络上的相关试用案例。