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哈尔小波变换的Matlab程序。

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简介:
利用小波变换技术的,特别是haar小波变换在图像压缩领域的应用,已经开发出相应的Matlab编程实现方案。

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    《哈尔小波与小波变换》是一本介绍数学工具——小波分析基础理论及其应用的专业书籍,深入浅出地讲解了哈尔小波及更广泛的小波变换概念。 本段落介绍了小波的概念及其定义,并详细讲解了哈尔函数与哈尔小波变换。此外还阐述了规范化算法以及二维哈尔小波变换的相关内容。
  • Matlab
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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
  • 改进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。
  • MATLABHaar
    优质
    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。
  • 基于MATLAB
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    本项目基于MATLAB开发了一系列小波变换程序,旨在提供高效、灵活的数据分析工具,适用于信号处理和图像压缩等领域。 代码详细介绍了小波变换的实现情况。
  • 基于MATLAB
    优质
    本程序利用MATLAB实现小波变换算法,适用于信号处理与图像分析等领域。用户可自定义参数,进行高效的数据压缩、去噪及特征提取等操作。 小波变换是一种强大的数学工具,在信号处理与图像分析领域广泛应用,因为它能够同时提供时间域与时频域的信息。MATLAB作为一种广泛使用的数值计算软件,提供了丰富的函数库来支持小波变换的实现。本压缩包中的代码是针对MATLAB的小波变换进行自定义编程,旨在简化原生程序以方便理解和应用。 其中`dwtByWu.m`可能是一个改进或优化版本的小波分解函数,根据命名推测可能是采用了特定的小波基如“Wu”小波。这种定制的分解函数可能具有更高的效率或者更适合某些类型的信号分析需求。“DWTtest.m”显然是一个测试文件,用于验证上述自定义函数的功能准确性。通常这类脚本会包含一些示例输入执行小波变换,并与已知结果或MATLAB内置功能的结果进行比较。 `dwtQRSwithScale.m`可能专门针对心电图(ECG)信号的小波分析设计,因为“QRS”在医学上指代的是心电图中的QRS复合波群,代表心脏收缩的过程。此函数可能用于从心电信号中提取特征,如心跳频率、周期或者异常检测。 此外还有几个卷积相关的自定义实现文件`Covlution.m`, `myconv2.m`, `myconv.m`和`mycirconv.m`. 卷积在信号处理领域极为重要,可用于滤波、平滑及特征提取等任务。这些函数可能是为了特定类型的卷积需求而设计的,比如二维卷积或循环卷积。 另一个重要的文件是“comparison_conv.m”,很可能用于比较不同方法下实现的性能差异,如上述自定义卷积函数与MATLAB标准库中的`conv`函数相比,在速度、精度以及资源消耗上的表现。 此压缩包提供的代码集合涵盖了小波变换的基本操作及其在信号处理(特别是心电图分析)和卷积运算方面的应用。这对于学习研究小波理论,或优化现有算法以提高效率来说是非常有价值的资源。通过深入理解并运用这些代码可以加深对相关概念的理解,并提升MATLAB编程技能。
  • 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。
  • MATLAB调Q
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    本程序实现MATLAB环境下的调Q小波变换,适用于信号处理与分析,能够灵活调整参数以适应不同频率分辨率需求。 调Q小波变换 MATLAB程序,TQWT原版,亲测可用,谢谢支持。
  • MATLAB连续
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    本程序介绍了如何在MATLAB环境下实现连续小波变换的算法,并提供了具体的编程示例和应用案例。 连续小波变换的MATLAB程序包含三种外推方法:零填充、周期性外推和镜像外推,在MATLAB 2012版本上可以运行。