Advertisement

基于MATLAB的wavedec函数与小波变换

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何使用MATLAB中的wavedec函数进行小波变换，并探讨了其在信号处理和数据分析中的应用。 wavedec2函数功能：对二维信号进行多层小波分解。 格式：[C,S] = wavedec2(X,N,wname); [C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D); 说明：使用特定的小波基函数或指定的滤波器，对二维信号X进行N层分解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的wavedec函数与小波变换
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB中的wavedec函数进行小波变换，并探讨了其在信号处理和数据分析中的应用。 wavedec2函数功能：对二维信号进行多层小波分解。 格式：[C,S] = wavedec2(X,N,wname); [C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D); 说明：使用特定的小波基函数或指定的滤波器，对二维信号X进行N层分解。
     
  • 基于MATLAB的小波变换函数-DTCWT：用于MATLAB的双树复小波变换工具...
    优质
    该资源提供了一套在MATLAB环境下实现双树复小波变换（DTCWT）的函数集合。此工具箱为信号与图像处理领域的研究人员和工程师们提供了便捷高效的小波分析手段，特别适用于去噪、压缩及特征提取等任务。 双树复数小波变换（DTCWT）的Python库支持计算一维、二维和三维数据上的正向与逆向双树复数小波变换。 在Ubuntu 15.10及更高版本中，可以通过apt-get安装此库： ``` $ sudo apt-get install python-dtcwt python-dtcwt-doc ``` 此外，Debian的sid仓库（不稳定版）也提供了该软件包。对于其他操作系统，最简单的安装方法是使用easy_install或pip命令： ``` $ pip install dtcwt ``` 如果您想获取最新的开发版本，请查看相关代码库并签出后进行安装： ``` $ python setup.py install ``` 对库有重大修改需求的开发者可以考虑使用developer命令。测试套件通过以下步骤可验证代码是否在您的系统上正常工作： 首先，确保您已安装所有必要的依赖项： ``` $ pip install -r tests/requirements.txt ``` 然后运行单元测试： ``` $ py.test ``` 这将把覆盖率信息写入cover目录。更多相关文档和文件在线可得。
     
  • 基于MATLAB的Harr变换与整数小波变换研究
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下进行Haar变换和整数小波变换的方法及应用，旨在分析两种变换技术的特点及其在图像压缩中的性能比较。 基于Matlab的二代小波变换（如harr变换）以及整数小波变换的研究与应用具有重要意义。这些技术在图像处理、数据压缩等领域有着广泛的应用前景。通过利用Matlab平台，研究者可以更方便地实现算法，并进行深入分析和优化。
     
  • Matlab中小波变换函数与Python中经验小波变换(EWT)的ewtpy模块
    优质
    本文档探讨了MATLAB中的小波变换功能，并介绍了Python中用于执行经验小波变换（EWT）的ewtpy库，为用户提供了一种在不同编程环境中进行信号处理的方法。 小波变换函数matlab代码ewtpy-Python中的经验小波变换用EWT（）方法自适应分解信号从的Python翻译。 ewtpy在N个标度上执行一维信号的经验小波变换。主要功能是： - EWT1D：`ewt, mfb, 边界 = EWT1D(f, N=5, log=0, detect=locmax, 完成=0, reg=平均值, lengthFilter=10, sigmaFilter=5)` 其他功能包括： - `EWT_Boundaries_Detect` - `EWT_Boundaries_Completion` - `EWT_Meyer_FilterBank` - `EWT_beta` - `EWT_Meyer_Wavelet` - `LocalMax` - `LocalMaxMin` J.Gilles的MATLAB工具箱中的某些功能尚未实现，例如2D输入的EWT、预处理、自适应/ScaleSpace boundary_detect。 Example文件夹包含测试信号和脚本。安装方法是从下载项目后，在项目文件夹中运行“python setup.py install”。
     
  • 【MATLAB代码】wavedec一维离散小波变换示例讲解.m
    优质
    本段代码提供了一维离散小波变换（DWT）的示例，使用MATLAB中的wavedec函数进行信号分析。适合学习和理解小波变换的基础应用。 一维离散小波变换函数实例演示.m文件展示了如何使用wavedec函数进行一维信号的小波分解。该示例代码帮助用户理解并应用小波分析技术来处理时间序列数据或其他类型的一维信号。通过具体的操作步骤和解释，读者可以学习到如何选择合适的小波基以及指定分解的层数，进而实现对复杂信号的有效分析与压缩。
     
  • 对小波变换中尺度函数与小波函数的分析
    优质
    本文深入探讨了小波变换中的尺度函数和小波函数，通过理论分析和实例研究，揭示二者在信号处理中的重要性及其相互关系。 这段文字详细介绍了小波变换的起源，并对尺度函数和小波函数进行了深入分析，堪称理解小波变换的入门宝典级讲义。
     
  • WDENCOMP函数-MATLAB中的小波变换实现
    优质
    WDENCOMP是MATLAB中用于信号处理的小波工具箱函数，它实现了基于阈值方法的噪声压缩，有效帮助用户在保持信号特征的同时减少数据中的不必要噪音。 使用Wdencmp函数装载并显示原始图像： ```matlab load wbarb; subplot(1,2,1); image(X); colormap(map); title(原始图像); ``` 采用默认的全局阈值对图像进行压缩： ```matlab [thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp(cmp,wp,X); Xc=wpdencmp(X,sorh,3,bior3.1,crit,thr,keepapp); subplot(1,2,2); image(Xc); colormap(map); title(全局阈值压缩图像); ```
     
  • 基于MATLAB的小波变换(WT)
    优质
    本项目基于MATLAB平台实现小波变换（WT）算法，旨在探讨其在信号处理与图像分析中的应用价值。通过理论与实践结合的方式，深入研究不同母小波的选择对结果的影响，并进行性能优化。 小波变换（MATLAB）WT包含小波变换及相关函数实例，共有四个示例内容：三个连续小波变换（CWT）实例和一个离散小波变换（DWT）实例。欢迎讨论学习。
     
  • IDWT函数-小波变换基础原理
    优质
    简介：本文介绍了IDWT（逆离散小波变换）及其在信号处理中的应用，并深入探讨了小波变换的基础理论和算法实现。 `idwt`函数的功能是进行一维离散小波反变换。 格式如下： - `X=idwt(cA,cD,wname)` - `X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)` - `X=idwt(cA,cD,wname,L)` - `X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)` 说明：通过近似分量`cA`和细节分量`cD`进行小波反变换，选择特定的小波函数或滤波器组。参数`L`表示信号`X`中心附近的几个点。
     
  • 基于MATLAB的一维小波变换
    优质
    本项目利用MATLAB软件实现了一维信号的小波变换分析，包括选择合适的小波基函数、分解与重构过程，并对结果进行了可视化展示。 这段文字可以这样改写：肯定可以直接运行，我在2018a版本上测试通过了，因此应该兼容所有版本的matlab。