matlab程序关于小波变换实例下载 [问题点数:0分]

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EWT 经验小波变换matlab源程序
包含源程序代码,可运行,注释全面,很好理解。相关参考文献都配备齐全。
基于小波变换的数字水印MATLAB代码
利用<em>小波变换</em>,在HSV域图像的V或S通道的二次小波分解的LH子带加数字水印并进行还原和攻击,给出了几种常见攻击方式的水印效果图
图片二维小波变换的分解与重构_matlab代码
二维<em>小波变换</em>二级分解和重构,里面没有用库函数,基本上都是手写卷积函数等等,直接<em>下载</em>实现即可!
连续小波变换的matlab实现
matlab实现连续<em>小波变换</em>,仅供参考,互相学习
matlab程序关于小波变换实例
该程序是<em>关于</em>matlab<em>小波变换</em>处理的,通过该程序可以执行简单的<em>小波变换</em>。
小波变换matlab代码
matlab<em>小波变换</em>、离散<em>小波变换</em>的多层分解、主要用于有机质
数字图像处理小波变换MATLAB程序及仿真
数字图像处理<em>小波变换</em>MATLAB程序及仿真,带有源代码,数字图像处理必备。
连续小波变换matlab程序
连续<em>小波变换</em>的<em>matlab程序</em>,有3种外推方法:零外推,周期外推,镜像外推。在matlab2012上可以运行。
基于小波变换的图像边缘检测matlab程序
一种基于小波变化的图像边缘检测<em>matlab程序</em>
小波变换处理csi数据
里面应该包含 csi数据采集后的预处理 <em>小波变换</em> matlab代码
DWT小波变换MATLAB
DWT<em>小波变换</em>MATLAB 里面有图片 亲测可用
一维小波变换,matlab
肯定可以直接运行,我用的2018a运行的,所以应该兼容所有版本的matlab
小波变换 代码实现
<em>小波变换</em>(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一...
小波变换 matlab程序
<em>小波变换</em>的图像处理%MATLAB2维<em>小波变换</em>经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维<em>小波变换</em> % 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 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 1.调原始图像矩阵 load wbarb; % <em>下载</em>图像 f=X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 2.进行二维小波分解 l=wfilters('db10','l'); % 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=wfilters('db10','h'); % 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; % 列变换 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; % 行变换 line(j,1:SUB_T)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积FFT line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积FFT 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) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 3.分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2,1,1); image(f); % 原始图像 title('original pic'); subplot(2,1,2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title('decomposed pic'); figure(2); colormap(map); subplot(2,2,1); image(abs(lt_pic)); % 左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) title('\Phi(x)*\Phi(y)'); subplot(2,2,2); image(abs(rt_pic)); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) title('\Phi(x)*\Psi(y)'); subplot(2,2,3); image(abs(lb_pic)); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) title('\Psi(x)*\Phi(y)'); subplot(2,2,4); image(abs(rb_pic)); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) title('\Psi(x)*\Psi(y)'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 5.重构源图像及结果显示 % construct_pic=decompose_matrix'*decompose_pic*decompose_matrix; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% l_re=l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r=circshift(l_re',1)'; % 位置调整 h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re',1)'; % 位置调整 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% top_pic=[lt_pic,rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; % 行插值低频 if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); % 偶数行保持 else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零 end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft( fft(l_r).*fft(topll(:,i)') )'; % 圆周卷积FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% bottom_pic=[lb_pic,rb_pic]; % 图像下半部分 t=0; for i=1:T; % 行插值高频 if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); % 偶数行保持 else bottomlh(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零 t=t+1; end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft( fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i)') )'; % 圆周卷积FFT end; construct1=bottomch_re+topcl_re; % 列变换重构完毕 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% left_pic=construct1(:,1:SUB_T); % 图像左半部分 t=0; for i=1:T; % 列插值低频 if (mod(i,2)==0) leftll(:,i)=left_pic(:,t); % 偶数列保持 else t=t+1; leftll(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零 end end; for i=1:T; % 行变换 leftcl_re(i,:)=ifft( fft(l_r).*fft(leftll(i,:)) ); % 圆周卷积FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% right_pic=construct1(:,SUB_T+1:T); % 图像右半部分 t=0; for i=1:T; % 列插值高频 if (mod(i,2)==0) rightlh(:,i)=right_pic(:,t); % 偶数列保持 else rightlh(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零 t=t+1; end end; for i=1:T; % 行变换 rightch_re(i,:)=ifft( fft(h_r).*fft(rightlh(i,:)) ); % 圆周卷积FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% construct_pic=rightch_re+leftcl_re; % 重建全部图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 结果显示 figure(3); colormap(map); subplot(2,1,1); image(f); % 源图像显示 title('original pic'); subplot(2,1,2); image(abs(construct_pic)); % 重构源图像显示 title('reconstructed pic'); error=abs(construct_pic-f); % 重构图形与原始图像误值 figure(4); mesh(error); % 误差三维图像 title('absolute error display');
离散小波变换的MATLAB程序
这是离散<em>小波变换</em>(DWT)的MATLAB代码,利用db3离散<em>小波变换</em>对信号进行分解和重构,信号为一正弦叠加信号,采样点数2048,采样频率2000Hz,生成3个figure,分别是原始信号及其FFT,重构后的信号,还有重构信号的FFT
matlab一维连续小波变换程序
一维连续<em>小波变换</em>的<em>matlab程序</em>。对所给离散信号进行一维连续<em>小波变换</em>,结果以位移-时间图显示
信号处理小波分析matlab程序
小波分析<em>matlab程序</em> 小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,<em>小波变换</em>是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
基于MATLAB小波分析信号的 源程序
对于提取的振动信号,需要进行去噪和分解处理,并提取特征向量,利用MATLAB小波分析可以实现上述目的。
小波变换降噪处理及其MATLAB实现
<em>小波变换</em>降噪处理及其MATLAB实现,希望对大家写论文有帮助。
同步挤压小波变换分离混沌干扰 matlab例程
混沌信号是用龙格库塔方法产生的,自己编写的同步挤压<em>小波变换</em>程序用以分离正余弦函数/ECG信号的混沌干扰
小波变换及matlab源码
当调用wavefast函数发现matlab没有该函数,通过查阅找到了<em>小波变换</em>的m文件,保存成函数文件后就可以直接调用。matlab源码: (1) wave2gray.mfunction w = wave2gray(c, s, scale, border) %WAVE2GRAY Display wavelet decomposition coefficients. %
小波变换进行语音增强的matlab代码
<em>小波变换</em>进行语音增强的matlab代码,经过测试,效果可以,语音噪声大大减弱。
小波图像去噪及matlab实例
图像去噪        图像去噪是信号处理的一个经典问题,传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行,常用的是维纳滤波,但是去噪效果不太好(维纳滤波在图像复原中的作用)。随着小波理论的日益完善,其以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注,开辟了用非线性方法去噪的先河。
小波分析时间频率图matlab程序
小波时间频率图绘制过程程序 N=50; fs=20480; [DATAfile DATApath]=uigetfile('.txt','输入信号');%显示一个取文件的窗口 FILENAME=[DATApath,DATAfile] DATA=load(FILENAME);
提升小波变换matlab程序
提升<em>小波变换</em>的<em>matlab程序</em>,在进行信号的降噪,请网友试用。
压缩感知小波变换(synsq_toolbox)matlab代码(已经编译,可以直接使用)
同步压缩<em>小波变换</em>(synsq_toolbox)matlab代码。由于源代码为.c文件,本人已经编译为.mat文件,可以直接使用。
基于小波变换的图像压缩与matlab仿真
小波分析是一个比较难的分支,用户采用<em>小波变换</em>,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比,<em>小波变换</em>是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。<em>小波变换</em>通过伸缩和平移等基本运算,实现对信号的多尺度分解与重构,从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。 小波分析作一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶;小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术,它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究,都有广泛的应用。
基于小波变换的边缘检测matlab程序
基于<em>小波变换</em>的边缘检测<em>matlab程序</em>,亲调可用......................................................................................................................................................
MATLAB 基于小波变换图像压缩方法的代码
这个文件适合基于<em>小波变换</em>图像压缩方法,对图像进行<em>小波变换</em>的压缩!希望你能用的到!
数字图像处理--小波变换MATLAB程序
<em>小波变换</em>(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,...
小波去噪MATLAB代码
本文基于北京交通大学陈后金教授的课件。我加以整理,若有冒犯还请谅解 1利用MATLAB产生分解与重建滤波器组 计算滤波器组的函数[Ld,Hd,Lr,Hr]=wfilters('wname') Ld:分解低通滤波器h0[-n]; Hd:分解高通滤波器h1[-n]; Lr:分解低通滤波器h0[-n]; Hr:分解高通滤波器h1[-n]; wfname:小波名 eg1:计算db2小波的四...
基于小波变换的信号降噪研究及其MATLAB仿真(附源代码)
本文分析了通信系统信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波对含有噪声的信号进行了分析和研究,提出了基于小波分析理论对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号中<em>小波变换</em>用于对含有噪声信号进行的小波分解仿真实验。利用<em>小波变换</em>对含噪信号进行小波分解,实现了信号的降噪处理。
matlab图像分割程序
利用matlab编写的迭代求取阈值分割图像程序。
Python/Matlab 小波包变换实例源码
1、用自己采样得到的故障诊断数据分别采用Python/MATLAB两种方式对样本数据进行故障特征提取。 2、附有数据文件夹,里面包含有9种不同的故障样本集原始数据,每一种故障样本集共有100组样本。文件夹共有900组样本数据。 3、两份用Python或MATLAB写的源码都是对故障样本进行特征提取并归一化操作,改变文件路径可以直接运行。
图像分割 matlab
图像中心定点 进行区域分割,时候用于人脸图像的局部分割
小波变换用于图像压缩的MATLAB源程序
<em>小波变换</em>在图像压缩中的应用,用MATLAB实现时因为MATLAB自带小波分析工具箱,所以编程比较简便,主要是算法要理解。这里附上了4个程序代码,1是局部压缩,2、3是两个压缩<em>实例</em>(EZW算法,让部分高频系数置零),4是阈值确定<em>实例</em>。载入图像时MATLAB软件自带的,因此不需要转换图像格式等语句。另外,一些函数的不理解的,可以查看help看函数的意义。因为实验结果上传起来比较费时,所以只给了源文件。仅供学习参考。希望能起到帮助作用
小波变换matlab间断点检测
用<em>小波变换</em>对信号进行多层分解,得到各层系数,可以得到间断点的发生的时刻。
基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码
基于<em>小波变换</em>的图像去噪的<em>matlab程序</em>的源代码,包含GUI界面和测试数据,可显示原始数据和加噪声干扰后的数据,处理后显示效果。
基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码)
clear all; close all; clc; M=256;%原图像长度 N=64; %水印长度 [filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image');  image1=imread(num2str(filename1)); subplot(2,2,1);imshow(image1); title('original i...
关于小波变换的中英文经典书籍
<em>关于</em>小波非常经典的两本英文书籍,其中一本为中文译本再版,内容深入浅出,值得学习。
对于雷达信号进行小波变换matlab程序
对于穿墙雷达信号,我们针对有噪声的雷达信号,每一道数据,进行<em>小波变换</em>,原始数据并未给出,但程序的通用性依然是可以参考的。
matlab练习程序(图像Haar小波变换
<em>关于</em><em>小波变换</em>我只是有一个很朴素了理解。不过<em>小波变换</em>可以和傅里叶变换结合起来理解。 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数,变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。 <em>小波变换</em>使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数,变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。 不同的小波通过平移与尺度变换分解,平移是为了得到原函数的时间特性,尺度变换是为了得到原函数的频率特性。
小波分析的matlab程序
完整版[分享]个人收集的一些<em>关于</em>小波分析的<em>matlab程序</em>http://www.chinavib.com/thread-9141-1-1.html中国振动联盟s Archiver 论坛 › 信号处理方法 › [分享]个人收集的一些<em>关于</em>小波分析的<em>matlab程序</em>simon21 发表于 2006-3-31 08:34 [分享]个人收集的一些<em>关于</em>小波分析的<em>matlab程序</em>都
matlab 基于小波变换的图像压缩
原理书上都有,我就上代码了     clc; clear all; close all; % 清理工作空间 clear; X=imread('fish.jpg'); X=rgb2gray(X); subplot(221); imshow(X); title('原
Matlab小波图像处理+完整程序
Matlab小波图像处理+完整程序(以下为部分程序:clc; clear; % 装载图像 load woman; % X包含载入的图像 % 绘制原始图像 figure(1); subplot(2,2,1); image(X); colormap(map); title('原始图像'); % 使用sym5对X进行尺度为2的分解 [c,s] = wavedec2(X,1,'sym5'); % 从小波分解结构[c,s]进行尺度为1和2时的低频重构 a1 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1); a2 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1); % 绘制尺度为1时的低频图像 subplot(2,2,3); image(a1);colormap(map); title('尺度为1时的低频图像'); % 绘制尺度为2时的低频图像 subplot(2,2,4); image(a2);colormap(map); title('尺度为2时的低频图像'); % 从小波分解结构[c,s]在尺度为2时重构高频 % 'h' 是水平方向 % 'v' 是垂直方向 % 'd' 是对角方向 hd2 = wrcoef2('h',c,s,'sym5',1); vd2 = wrcoef2('v',c,s,'sym5',1); dd2 = wrcoef2('d',c,s,'sym5',1); % 绘制高频图像 figure(2); subplot(2,2,1); image(hd2);colormap(map); title('尺度为2时的水平高频图像'); subplot(2,2,2); image(vd2);colormap(map); title('尺度为2时的垂直高频图像'); subplot(2,2,3); image(dd2);colormap(map); title('尺度为2时的对角高频图像'); ..............)
基于小波变换模极大值的信号奇异性检测
基于<em>小波变换</em>模极大值的信号奇异性检测论文,介绍了小波模极大值对于信号奇异性的检测以及lipschitz指数。
小波变换分析与应用 matlab程序
<em>关于</em>小波分解与重构的<em>matlab程序</em>,和<em>小波变换</em>的一些简单应用
采用小波变换对信号进行时频分析的MATLAB程序
该文档为MATLAB程序,对时变信号采用<em>小波变换</em>实现时频分析,并详细介绍了频率域和时间域作图时的设置方法,及尺度和频率的对应转换方法。
利用提升框架实现小波变换的程序编制,完成对一维信号的分解和重构的matlab编程
利用提升框架实现<em>小波变换</em>的程序编制,完成对一维信号的分解和重构的matlab编程
MATLAB小波变换
3. 图像<em>小波变换</em>的 Matlab 实现3.1 一维<em>小波变换</em>的 Matlab 实现(1) dwt 函数功能:一维离散<em>小波变换</em>格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')         [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,c...
基于小波变换的数字水印嵌入与提取_matlab代码
基于<em>小波变换</em>的数字水印嵌入与提取_matlab代码,<em>小波变换</em>,水印嵌入,水印提取,MATLAB
小波变换(去噪融合)和卡尔曼滤波的MATLAB实现
<em>小波变换</em>的3个MATLAB算法实现,另附有卡尔曼的MATLAB代码
小波图像融合matlab实现源代码
小波图像融合matlab实现源代码 ,利用小波实现了图像融合。含图片
matlab程序:用提升小波变换进行信号去噪
与传统的小波分解相比,提升小波可以实现整数<em>小波变换</em>,其方法与一般去噪法相同,都是对小波分解的高频系数进行阈值量化来达到去噪的目的。
小波变换在信号处理过程中的具体实现
步骤如下: 1.对信号源进行一个初步的分析,根据此分析来选择或构造适当的小波基函数; 2.确定<em>小波变换</em>的分解层数N; 3.利用构造的小波基对信号源进行N层的小波分解 4.对其各层小波系数进行重构,得到各层细节信号 5.将重构后的细节信号提取出来,观察信号的奇异点,最终对某一层细节信号作频谱分析并得到相关结论 在对信号进行时频分析,即观察信号在某一时间t上,对应某一尺度a的成分 ...
图像小波变换的matlab实现
3. 图像<em>小波变换</em>的 Matlab 实现 3.1 一维<em>小波变换</em>的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 功能:一维离散<em>小波变换</em> 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')          [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解,cA、cD 分别
第二代提升小波变换 wavelet 源代码
基于vs2010与opencv实现的第二代提升小波,代码经调试可用,阅读性强,思路清晰。
可以使用的EWT经验小波变换
如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面) 可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得 - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得 如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面) 可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得 - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得 如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面) 可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得 - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得 如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面) 可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得 - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得 如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面) 可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得 - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得 这个工具箱组织如下: EWT ?| ?| -1D:1D EWT功能 ?| -2D:2D EWT功能 ?| | - 小波:经验曲线变换 ?| | -Littlewood-Paley:经验的Littlewood-Paley<em>小波变换</em> ?| | -Ridgelet:经验Ridgelet变换 ?| | - 张量:经验张量<em>小波变换</em> ? - 边界:用于执行傅里叶支持的函数 ?| | - LocalMaxima:根据当地最大值,中途或当地最小值执行检测的功能 ?| | -MorphoMath:执行形态学操作符对谱进行预处理的功能 ?| | -PowerLaw:通过去除其幂律近似来预处理谱 ?| | -ScaleSpace:基于尺度空间方法执行检测的函数 ?| - 文档:工具箱文档 ?| -Tests ?| | -1D:对几个1D信号执行基本测试的功能 ?| | -2D:用于在不同图像上执行几个2D变换的基本测试的功能 ?| -utilities ?| | -1D:在1D情况下绘制结果的有用函数(时频平面,分量,边界) ?| | -2D:用于在2D情况下绘制结果的有用函数(不同类型的组件,2D边界,...) 如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面) 可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得 - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得 已经包含了
小波变换在图像特征提取的MATLAB程序
本文档包含两个<em>关于</em><em>小波变换</em>在图像边缘特征提取的程序,绝对实用!
基于小波变换的图像压缩和图像去噪matlab程序
内含所处理的原图,.mat格式的二进制图像原件,两个程序可直接运行
Matlab程序小波分析时间序列数据
以美国某气象站1894~2010年连续的年降水量为例,试应用小波分析,完成如下任务:①<em>小波变换</em>系数;②绘制小波系数实部等值线图;③绘制小波系数模和模方等值线图;④绘制小波方差图;以及⑤绘制不同时间尺度的小波实部过程线。所谓年降水量时间序列的多时间尺度是指:年降水量在演化过程中,并不存在真正意义上的变化周期,而是其变化周期随着研究尺度的不同而发生相应的变化,这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中。也就是说,年降水量变化在时间域中存在多层次的时间尺度结构和局部变化特征。Details: http://blog.sciencenet.cn/blog-1148346-794768.html
基于小波变换的图像去噪matlab仿真
一、前已完成任务情况      1、概况 设计题目:基于正交变换与自适应滤波的图像去噪算法 设计目的:设计一种基于正交变换域自适应滤波器的的图像去噪算法,在消除图像噪声的同时尽可能地保留图像固有的信息。 提取出三个关键词:正交变换、自适应滤波、图像去噪 matlab设计流程:     与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分解的自适应滤波算法在收敛速度和稳定性上都有了很大的提高
任意次B样条小波的构造及小波模极大值检测奇异点例子 matlab程序
可以构造任意次B样条小波,有小波模极大值检测奇异点例子, <em>matlab程序</em>
MATLAB实现小波变换去噪
最近在弄一个信号处理的比赛,主要用到了<em>小波变换</em>,先给出一个原始的<em>小波变换</em>的代码以供参考。 clear all;clc load(‘Audio_1_resample.mat’); s=data_resample; %获取要处理的信号,data_resample是在上面.mat里的一个参数 %整个信号的长度 N = numel(s); %小波分解; [c,l]=wavedec(s...
提升小波matlab实现
利用提升小波实现数据压缩 程序思路清晰明了
MATLAB 利用小波变换进行时频分析
一、绘制原理: 需要用到的小波工具箱中的三个函数cwt(),centfrq(),scal2frq()。具体参数及用途介绍如下: (1)COEFS = cwt(S,SCALES,'wname') 该函数实现连续<em>小波变换</em>,其中S为输入信号,SCALES为尺度,wname为小波名称。 (2)FREQ = centfrq('wname') 该函数求以wname命名的母小波的中心频率。 (3)F ...
db4小波变换
db4 离散<em>小波变换</em>与逆变换, 用matlab编写,十分简洁明了。
短时傅里叶变换的MATLAB代码
MATLAB代码,能够实现短时傅里叶变换。可以直接用来处理数据。
小波变换及滤波
本代码通过C++编写<em>小波变换</em>及其滤波算法,对图像及其信号等相关的<em>小波变换</em>和滤波的学者有较大的帮助
基于行列像素置乱和DWT小波变换的图像隐藏加密技术MATLAB仿真
一种基于行列像素置乱和logistic 混沌序列扩散的彩色图像视觉安全算法。 加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱,然后对置乱后的图像进行R、G、B分解,之后利用 混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密,最后分别嵌入经过离散<em>小波变换</em>的载体图像R、G、B分层中,从而获得视觉安全的载密图像。 解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解,然后对R、G、B三分量分别进行离散<em>小波变换</em>,之后从经过离散<em>小波变换</em>的三分量中提取载密三分量,对载密三分量进行异或操作并合成,最后把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。
小波降噪详解
“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性,而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。 小波在整个时间范围的幅度平均值是0,具有有限的持续时间和突变的频率和振幅,可以是不规则,也可以是不对称。 <em>小波变换</em>是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的...
图像融合 小波变换 matlab
matlab代码实现<em>小波变换</em>图像融合,绝对可用 修改图片地址即可
matlab小波变换图像边缘检测源代码
对图像用<em>小波变换</em>进行边缘检测,直接运行就会有六张图生成作为例子。matlab代码,很实用,可用于遥感图像的边缘检测等等
小波变换法图像融合MATLAB代码
<em>小波变换</em>法MATLAB代码 梯度检测 一致性检测
基于小波阈值对语音信号降噪处理(MATLAB实现)
基于小波阈值对语音信号进行降噪处理(MATLAB实现)实现了两种传统阈值,一种改进阈值,还包括三种阈值降噪效果对比
小波变换边缘提取程序MATLAB
clear all; load wbarb; %<em>小波变换</em>边缘提取程序 I = ind2gray(X,map);%检索图转成灰度图 imshow(I); I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);%调整图像的像素值,可以改变对比度和颜色 figure; imshow(I1); [N,M] = size(I); h = [0.125,0.375,
基于小波变换的边缘检测MATLAB程序
基于<em>小波变换</em>的边缘检测MATLAB程序 MATLAB 边缘检测 <em>小波变换</em>
MATLAB二维小波变换
肯定可以直接运行,我用的2018a运行的,所以应该兼容所有版本的matlab,代码是在08写的
基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码(在Matlab7.0下运行)
clear all; load wbarb; I = ind2gray(X,map);imshow(I); I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);figure;imshow(I1); [N,M] = size(I); h = [0.125,0.375,0.375,0.125]; g = [0.5,-0.5]; delta = [1
基于小波变换的Matlab程序
如题 基于<em>小波变换</em>的Matlab程序了解<em>小波变换</em>的优势
matlab小波分析(GUI界面实现)
使用matlab,自编卷积函数,去噪函数,GUI界面,实现二维灰度图的小波分解,去噪,重构。
采用混沌和小波相结合的方式实现的图像加密matlab程序
采用混沌和小波相结合的方式实现的图像加密<em>matlab程序</em>
matlab 二维小波变换程序
MATLAB2维<em>小波变换</em>经典程序   %  FWT_DB.M;%  此示意程序用DWT实现二维<em>小波变换</em>%  编程时间2004-4-10,编程人沙威 %%%
EWT最新经验小波变换工具箱
经验<em>小波变换</em>工具箱在使用上感觉效果比EMD好些,还在学习中,希望对大家有用 The purpose of this document is to provide useful information on how is or- ganized and how use the Empirical Wavelet Transform Toolbox (EWTT), not to explain what are the principles of the Empirical Wavelet Transform. In this document, we assume that the reader knows what is the EWT and how it works. If it is not the case, I advise you to read the papers
基于小波变换和直方图均衡的文档
基于<em>小波变换</em>和直方图均衡-文献。 关键词:红外;图像增强;<em>小波变换</em>;直方图均衡;对比度。
基于小波变换的声波信号包络提取
包络提取是声场层分析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中的毛刺多的缺点,现在有跟好的算法可以提取包络信号。
matlab实现一维和二维离散小波变换,以及小波的重构
matlab实现一维和二维离散<em>小波变换</em>,以及小波的重构,同时有代码实现的截图和各种系数重构的二范式比较
小波变换MATLAB程序
代码中详细编写了<em>小波变换</em>的情况
matlab小波变换合集
matlab<em>小波变换</em>合集
小波去噪及EMD分解matlab相关程序
利用<em>小波变换</em>对心音信号进行去噪处理,之后利用EMD分解,得到去噪信号的IMF
haar小波变换matlab程序
<em>小波变换</em>方面的,haar<em>小波变换</em>在图像压缩上面的应用的matlab编程.
MATLAB小波变换工具箱 Wavelet Toolbox 实际操作与训练
这篇本章是对MATLAB 中<em>小波变换</em>工具箱运用的一个简单总结,对结果进行了简单的阐述。原理部分涉及的较少,偏重应用,主要参考了董长虹主编的《MATLAB小波分析工具箱原理与应用》 ,主要针对一维信号。 1. 前言 传统的傅里叶分析中,信号是完全在频域展开,不包含任何时域信息。而<em>小波变换</em>具有多分辨率的特点,在时域和频域上都有表征局部信息的能力,时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整,在低...
软件工程专业应用型人才培养模式的思考下载
软件工程专业应用型人才培养模式的思考.软件工程专业应用型人才培养模式的思考。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/eimundio/1987486?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/eimundio/1987486?utm_source=bbsseo[/url]
Borland Kylix Developer's Guide下载
Borland Klix offical developer's guide. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/benyanwk/1991580?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/benyanwk/1991580?utm_source=bbsseo[/url]
Window XP下的DNS服务安装文件下载
Window XP下的DNS服务安装文件,在windows xp下配置DNS时需要用到的安装文件,解压后有两个压缩包,再解压,在安装DNS服务的时候,指定到该解压目录即可。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wirror800/2540306?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wirror800/2540306?utm_source=bbsseo[/url]
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