Advertisement

基于MATLAB的小波变换程序

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    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。
  • 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。
  • MATLAB离散
    优质
    本程序利用MATLAB实现离散小波变换算法,适用于信号处理和图像压缩等领域,提供高效的数据分析与特征提取功能。 这段文字描述了使用MATLAB进行离散小波变换(DWT)的代码示例,采用db3小波对一个由正弦信号叠加而成的信号进行分解与重构处理。该信号包含2048个采样点,并且以每秒2000次采样的频率采集数据。整个过程生成了三个图形窗口:第一个显示原始信号及其快速傅里叶变换(FFT),第二个展示经过小波变换后重新构建的信号,第三个则呈现重构信号的频谱分析结果。
  • 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
  • MATLAB时频分析
    优质
    本程序利用MATLAB实现小波变换时频分析,适用于信号处理和时间序列分析,能够高效地进行多分辨率分析。 该文档包含一个MATLAB程序,用于对时变信号进行小波变换以实现时频分析,并详细介绍了频率域和时间域作图的设置方法以及尺度与频率之间的转换方法。
  • 边缘检测MATLAB
    优质
    本简介提供了一个基于小波变换进行图像边缘检测的MATLAB程序。通过选择合适的分解层次和阈值,该程序能够有效识别图像中的重要边缘信息。 基于小波变换的边缘检测MATLAB程序,亲测可用。
  • MATLAB时频分析
    优质
    本程序利用MATLAB实现小波变换时频分析,适用于信号处理与特征提取等领域。通过图形界面操作简单便捷,支持多种小波基选择和参数调节。 该文档是使用MATLAB编写的程序,通过小波变换对时变信号进行时频分析,并详细介绍了在频率域和时间域绘图设置的方法以及尺度与频率之间的转换方法。
  • 图像去噪Matlab
    优质
    本简介提供了一个基于小波变换进行图像去噪处理的MATLAB程序。该程序利用了小波分析的强大能力来去除图像中的噪声,同时保持细节特征不变,适用于各种类型的图像降噪需求。 基于小波变换的图像降噪Matlab程序适用于图像降噪处理。
  • Matlab同步压缩.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Matlab实现的同步压缩小波变换(SCW)程序包。该工具适用于信号处理和分析中的多分辨率分析,能够高效地进行时频域上的信号分解与重构。此代码支持用户自定义参数以适应不同的研究需求,并包含详细的使用说明及示例数据集,便于科研人员快速上手应用。 本段落件包含了同步压缩小波变换的正逆变换程序、短时傅里叶变换的时频分析程序及相关绘图程序,希望能为大家提供帮助。