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小波变换原理与MATLAB仿真程序实例.doc

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简介:
本文档深入探讨了小波变换的基本理论,并通过多个具体案例展示了如何使用MATLAB进行小波分析和仿真的编程实现。 小波变换的原理及MATLAB仿真程序文件.doc

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  • MATLAB仿.doc
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    本文档深入探讨了小波变换的基本理论,并通过多个具体案例展示了如何使用MATLAB进行小波分析和仿真的编程实现。 小波变换的原理及MATLAB仿真程序文件.doc
  • 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
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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
  • 灰度Matlab
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    本简介探讨了灰度变换的基本原理及其在图像处理中的重要性,并提供了使用MATLAB实现灰度变换的具体编程示例。 灰度变换是一种图像处理技术,其原理是通过对图像中的像素值进行非线性或线性转换来改变图像的对比度和亮度。在Matlab中实现灰度变换可以通过编写相应的程序代码来完成,这些程序通常包括对输入图像应用特定函数以调整每个像素的灰度级别。 这种方法广泛应用于增强图像特征、改善视觉效果以及为后续处理步骤准备数据等方面。通过灵活运用不同的转换公式(如幂律变换或对数变换),用户可以针对具体的应用场景优化图像显示和分析结果。
  • 应用
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    《小波变换的原理与应用》一书深入浅出地介绍了小波变换的基本理论及其在信号处理、图像压缩等多个领域中的实际应用。 小波变换原理及应用,wavelet transform theory and engineering application,这是信息与工程学院授课PPT的内容。
  • 卡尔曼滤MATLAB仿(附
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    本书《卡尔曼滤波原理与MATLAB仿真》深入浅出地介绍了卡尔曼滤波的基本理论及其实现方法,并通过多个实例详细讲解了如何使用MATLAB进行仿真和编程,旨在帮助读者掌握该技术的实际应用。 黄小平的《卡尔曼滤波原理》一书提供了详细的PDF版本及仿真程序,书中代码均有注释,便于理解。
  • 加窗傅里叶
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    本教程深入浅出地讲解了加窗傅里叶变换和小波变换的基本理论,并提供了详细的编程实现步骤,帮助读者掌握信号处理中的频域分析技术。 本段落详细介绍了加窗傅里叶变换和小波变换的原理,并给出了这两种方法的主程序代码。
  • 包分解基础
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    本课程深入浅出地讲解了小波包分解和小波变换的基础理论,帮助学员掌握这两种信号处理技术的核心概念及应用。适合对数字信号处理感兴趣的初学者和技术人员学习。 小波包分解树是对信号的低频分量进行连续分解的基础上发展而来的。除了对低频部分进行进一步分解外,它还对高频分量进行了连续处理,这不仅能产生许多分辨率较低的低频成分,还能生成大量的具有不同分辨率的高频成分。这种通过同时分析高低频信息得到的结果被称为小波包分解树(wavelet packet decomposition tree),其结构呈现为完整的二进制树形式。
  • 改进的MATLAB
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    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。
  • MATLAB中的Haar
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    本简介介绍了一个在MATLAB环境下实现的Haar小波变换程序。该程序旨在帮助用户理解和应用Haar小波变换技术进行信号处理和图像压缩等任务,提供详细的代码示例与操作说明。 关于小波变换方面的内容,特别是Haar小波变换在图像压缩中的应用及其相关的MATLAB编程。