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经典小波变换算法程序。

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简介:
利用小波变换的经典程序,能够有效地帮助初学者迅速掌握该领域的知识,同时也为希望深入学习小波变换的学者提供有益的启发,从而协助大家以更高效的方式理解和掌握小波变换的核心原理以及相关的编程实践。

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客服
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    这段简介可以这样写:“经典小波变换算法程序”提供了一套高效实现小波分析的代码框架,适用于信号处理、图像压缩和模式识别等领域。 小波变换的经典程序能够帮助初学者快速入门,并为深入学习者提供启发。这些资源有助于大家迅速掌握小波变换的原理和编程技巧。
  • 二维MATLAB-MATLAB 2D代码RAR包
    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。
  • 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。
  • C#中的
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    本文介绍了在C#编程环境下实现的小波变换算法,探讨了其原理及具体应用,适用于信号处理和图像压缩等领域。 小波变换是数字信号处理领域中的一个重要工具,在时间和频率域同时提供局部化分析。在C#中实现小波变换可以通过使用数学库或编写自定义算法来完成。 本段落将深入探讨C#中小波变换的相关知识点: 1. **基础理论**: - 小波是一种具有有限持续时间且带宽受限的函数,可以看作是频率滤波器。通过与不同尺度和位置的小波基进行卷积或相关操作,信号被分解为一系列小波系数。 2. **主要类型**: - Haar小波:最简单的小波形式。 - Daubechies小波:更平滑边界,适合复杂信号分析。 - Morlet小波:复数型,具有良好的频率分辨率。 - Symlet小波:改进版Daubechies小波,拥有更好的对称性。 3. **C#中的实现**: - AForge.NET库包含多种离散小波变换(DWT)和多分辨分析(MRA)的实现方法。 - Emgu CV基于OpenCV提供了一些关于小波变换的功能支持。 - 自定义算法:利用滤波器组进行离散小波变换。 4. **`Filter.cs`文件可能包含的内容**: - 滤波器组:在DWT中,分解和重构滤波器是关键组件。这些通常由低通和高通滤波器构成。 - 详细的滤波器设计技术以确保计算精度。 5. **`Wavelet.cs`文件可能包含的内容**: - 不同种类小波基的定义。 - 实现离散小波变换、反向小波变换及多分辨率分析的核心算法。 - 小波系数的操作,包括阈值去噪和信号重构等。 6. **应用领域**: - 图像处理:如图像压缩、边缘检测与噪声去除。 - 信号分析:非平稳信号的特征提取以及故障诊断。 - 数据压缩:提高效率并减少存储及传输成本。 通过学习这些知识点,开发者可以利用C#实现高效的小波变换算法,并为实际问题提供解决方案。
  • LabVIEW
    优质
    《LabVIEW经典程序算法》一书深入浅出地介绍了如何使用LabVIEW开发环境编写高效的程序代码,涵盖了从基础到高级的经典算法实现方法。 许多LabVIEW常用算法包括FIR滤波器、边界检查、多谐波发生器、双边傅里叶变换、谐波失真以及最小二乘拟合等。
  • 的超声测距
    优质
    本文章详细介绍了经典超声波测距原理及其应用算法,并提供实用编程示例,帮助读者掌握超声波测距技术。 经典超声波测距算法包括相关论文、经典方法以及详细的程序设计内容。
  • Matlab中的
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    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
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    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
  • 去噪(Wavelet Transform)
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    简介:小波变换去噪算法利用小波变换在多尺度分析中的优势,有效分离信号与噪声,广泛应用于图像处理、语音识别等领域,提高数据质量。 这段文字描述了五个MATLAB文件的内容:第一个文件包含添加噪声的功能;第二个到第四个文件分别涉及软阈值去噪、硬阈值去噪以及强制去噪、默认阈值去噪及给定阈值去噪的方法;最后两个文件则分别是处理含噪正弦波和矩形波的降噪操作。