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通过小波变换,极大程度地重建原始信号的Matlab源程序。

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简介:
通过运用小波变换技术,成功地重建了胡广先生著作《资源》中原信号,该Matlab源程序包含详细的注释。经过验证,该程序已可直接运行。

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客服
客服
  • 基于Matlab
    优质
    本Matlab源程序采用小波变换模极大值方法实现信号的精确重构。适用于各类信号处理与分析领域,提供有效工具进行信号恢复和噪声抑制。 利用小波变换模极大值重建原信号的Matlab源程序附有详细注释。该代码经过测试可以正常运行,并且参考了胡广书的相关资源。
  • 基于二进与模
    优质
    本研究探讨了利用二进小波变换进行信号处理的方法,并提出了一种基于程序与模极大值的信号重建技术,旨在提高信号分析和重构的精度。 本程序是《现代信号处理教程》(作者:胡广书)中的习题程序。exa130301.m是主程序,直接运行即可。其余的为调用函数。该程序使用swt分解信号,再求小波变换模极大序列,并最终通过小波变换模极大序列重构信号。
  • 基于Matlab分析
    优质
    本程序利用Matlab开发,实现小波包变换对信号进行高效分析。适用于各类信号处理场景,提供详尽的数据频谱特性解析功能。 利用小波包分析信号可以在多个频率段内分析信号的特性。
  • 基于MATLAB雷达处理
    优质
    本程序利用MATLAB环境,实现小波变换在雷达信号处理中的应用,包括信号降噪、特征提取等功能,提高雷达系统的性能和可靠性。 对于穿墙雷达信号,在处理有噪声的雷达数据时,我们对每一道数据进行小波变换。虽然原始数据并未给出,但程序的通用性仍然可以作为参考。
  • 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。
  • Matlab
    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
    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
  • 处理中MATLAB_matlab_处理_
    优质
    本资源提供在信号处理领域应用的小波包变换MATLAB源码,涵盖信号分析与压缩等核心功能,适用于科研及工程实践。 本代码提供了典型小波包变换的具体函数封装实例,并给出了具体的调用示例。这为从事信号处理的专业人员进行时频分析提供了一套方法,可供下载并参考使用。
  • SMatlab
    优质
    本软件为基于Matlab开发的地震波S变换分析工具,旨在实现对地震数据的频谱分析、时频表示等功能,支持用户自定义参数进行精确计算与可视化展示。 S变换是信号处理领域中的一个较新的概念,在地震勘探、语音识别等多个领域开始受到研究者的关注。它在时频分析方面具有独特的优势,并且目前是一个热门的研究方向。 为了更好地理解S变换的应用,这里提供了一些MATLAB源码来演示如何使用该技术。通过几个实际的信号示例,可以清楚地看到怎样运用S变换以及它可以解决哪些问题。这些应用展示了S变换在不同场景下的灵活性和实用性。
  • MATLAB:基于提升去噪方法
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种基于提升小波变换的高效信号去噪算法,有效去除各类噪声干扰,保持信号特征。 与传统的小波分解相比,提升小波能够实现整数小波变换。其去噪方法类似于常规的去噪技术,都是通过对高频系数进行阈值量化来消除噪声。