Advertisement

DT-CWTcode的源代码使用了双树复小波变换。

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

简介：
该方法利用了Gabor变换的六个方向选择性特征，并且显著降低了冗余度，因此对于图像处理领域的同行们而言，无疑具有极高的价值，可以直接下载并进行使用。此外，该源代码也被称为双树复合成分纹理变换源代码，它不仅包含Gabor变换的六个方向选择性，还具备更小的冗余度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DT-CWT 双树复小波变换源代码
    优质
    这段简介可以描述为：DT-CWT双树复小波变换源代码提供了一套实现双树复小波变换算法的程序源码。此变换利用两棵独立的紧致支撑小波树，以提高相位信息准确性，适用于信号处理和图像分析等领域。 该代码包含了六方向选择性的Gabor变换，并且冗余度较小。对于从事图像处理的同行来说，这将具有很高的价值，可以直接下载使用。这段代码也被称为双树复小波变换源码。
     
  • 双树复小波变换的源代码
    优质
    双树复小波变换的源代码提供了实现双树复小波变换算法的具体编码，适用于信号处理与图像分析中的去噪、压缩等任务。 该源代码又称双树复小波变换源代码,它不仅具备Gabor变换的六个方向选择性,而且具有更小的冗余度。
     
  • matlab_test_3.zip_双树复小波_双树小波_复小波变换_小波
    优质
    本资源包（matlab_test_3.zip）包含有关双树复小波变换的MATLAB代码和示例，涉及双树小波与复小波变换的应用。 我毕业论文的主要内容是开发了一个双树复小波变换的程序。
     
  • 难寻的双树复小波变换源码
    优质
    难寻的双树复小波变换源码是一篇探讨双树复小波变换算法及其MATLAB实现的文章。文中分享了珍贵的源代码资源，帮助研究者深入理解和应用这一信号处理技术。 双树复小波变换的源码较为稀缺，在网上不易找到。希望这份源码能够对大家有所帮助。
     
  • 双树复小波及双树复小波变换在MATLAB中的应用
    优质
    本文章介绍了双树复小波及其变换的概念，并详细讲解了如何在MATLAB中实现这些技术的应用，包括信号与图像处理实例。 采用具有平移不变性和良好方向分析能力的双树复小波变换对源图像进行多尺度分解；然后对各尺度高频子带应用基于跨尺度邻域空间频率的融合策略。
     
  • DT-CWT_CWT_MATLAB_双树复小波包_DTCWT_小波包分析_
    优质
    这段内容涉及使用MATLAB进行信号处理和分析，特别是利用DT-CWT（双树复数小波变换）及DTCWT技术对数据进行深入的小波包分析。 能够实现双树复小波包变换，这里提供了一段仿真例子供参考。
     
  • 双树复小波变换（2D-DWT）.docx
    优质
    本文档介绍了双树复小波变换(2D-DWT)的基本原理及其在图像处理中的应用，探讨了其多尺度分析和方向选择性优势。 本段落档探讨了双树复小波变换与传统小波变换之间的关系，并提供了二维双树复小波的图解及其实现方法。重点在于图像处理领域的应用。
     
  • dtcwpt_code_复小波_双树复小波_双树复小波包_massz9a_dtcfwt
    优质
    本作品探讨了双树复小波变换及其在信号处理中的应用，详细介绍了双树复小波包技术，并展示了其在多领域分析中的优越性能。 双树复小波变换和双树复小波包变换的代码及解释文件与相关分析。
     
  • 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的小波包子带平均库塔ограм与双树复小波变换代码
    优质
    本项目利用MATLAB开发了小波包子带平均库塔ogram及双树复小波变换的实现代码，适用于信号处理和分析。 本存储库提供了使用双树复数小波包变换实现的纸带平均峰度图（SAK）代码，该方法应用于旋转机械故障诊断领域。提出的方法称为子带平均峰度图（SAK），结合了双树复数小波包变换（DTCWPT），旨在提高快速峰度图（FK）在旋转机械故障诊断中的性能。 具体而言，所提出的算法首先通过滑动窗口将信号分割成M个子信号。接着计算每个子信号经由DTCWPT获得的子带的峰度值。最后，根据这些峰值信息来确定各个子带的平均峰度（SAK），以标识出最佳包络分析频段。 快速峰度图容易受到非高斯噪声的影响，例如突发性脉冲干扰等。而所提出的SAK方法可以有效克服此类问题。此外，DTCWPT能够同时细化高频和低频频谱，并且提供所需的近似位移不变特性的同时保持较低的计算复杂度。然而当原始DTCWPT在高通通道上进行迭代滤波时，信号子带不会按照中心频率递增顺序排列。此问题可以通过交换反向滤波器组来解决。 综上所述，所提出的方法相较于快速峰度图（FK）提供了显著改进的性能表现，尤其是在从包含多种干扰因素的噪声信号中提取周期性瞬变方面具有明显优势。