[Python ]小波变化库——Pywalvets 学习笔记 2017年03月20日 14:04:35 SNII_629 阅读数:24776 标签: python库pywavelets小波变换 更多 个人分类: 机器学习  https://blog.csdn.net/nanbei2463776506/article/details/64124841 相关资料 PyWavelets 官网: https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/ref/index.

在3.2节我们学习了关于(3.8)定义的Vj的性质.特别的,我们可以乘以系数从一个Vj空间变换到另一个.我们这节学习V0和V1的关系. 将f1(t)∈V1投影至V0 我们考虑一个属于V1的函数f1(t),有 这个函数在图3.12中画出 图3.12 函数f1(t) 从性质2.8我们知道f1(t)属于Vj,只要j≥1.然而这个函数不属于V0,因为他的间断点在.如果我们现在想找一个在V0里面的函数f0(t)来逼近f1(t),那我们可以采用在3.2小结中学习的公式来做,我们有 因为,这个函数的支撑集为,

哈尔小波转换是于1909年由Alfréd Haar所提出,是小波变换(Wavelet transform)中最简单的一种变换,也是最早提出的小波变换. Alfréd Haar,1885~1933,匈牙利数学家.哥廷根大学博士,导师是David Hilbert.Franz Joseph University教授.Franz Joseph University是一所现在已经不存在的大学,有“小哥廷根”的称号,因为这里的数学系有大量的哥廷根大学毕业生执教.大学所在地Kolozsvár,在二战前后,一会

1. 首先理解L^2(R)的概念 L^2(R) 是一个内积空间的概念,表示两个无限长的向量做内积,张成的空间问题.也就是两个函数分别作为一个向量,这两个函数要是平方可积的.L^2(a,b)=<f(x)|g(x)>= ∫g(x)f(x)dx| x=a:b  < +∞ [前提: ∫||f(x)||dx| x=a:b  < +∞ 和∫||g(x)||dx| x=a:b  < +∞] 当<f(x)|g(x)> - f(x) < ε 时,可以默认为 在内积空间内<

https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 发表于 2018-01-10 16:32:17 嵌入式设计应用 +关注 小波图像去噪原理 图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在低频(LL)部分:噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中.基于此可设置一个合适的阈值门限,认为大于该阈值的小波系数的主要成份为有用的信号,给予收缩后保留:小于该阈值的小波系数

clc,clear all,close all; load woman; %单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); clear all;close

作家王小波其实也是我国最早期的程序员,突发奇想,王小波写情书最喜欢用哪些词呢?用Python词云分析下! 直接上代码吧,有注释很好理解.输出的图片设置的比较大,所以运行的比较慢,可以适当把图片尺寸改小点. 1 import jieba 2 from stylecloud import gen_stylecloud 3 4 def jieba_cloud(file_name, icon): 5 with open(file_name, 'r', encoding='utf8') as f: 6 w

[干货]分享总结:MySQL数据一致性  罗小波  星辉天拓 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAzMTY4NQ==&mid=2653928966&idx=1&sn=59bba4dc33541aade9c42034a76c511b&scene=0#wechat_redirect 0.导读 沃趣科技数据库工程师罗小波为大家全面分析如何保证MySQL的数据一致性. 1.活动总结 罗小波老师从MySQL的崩溃数据恢复安全性.MySQL复制

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,

clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=waverec2(c,s,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); a1=wrcoef2('a',c,s,'ha

笔记 术语(中英对照): 尺度函数:scaling function(又称父函数 father wavelet) 小波函数:wavelet function(又称母函数 mother wavelet) 连续的小波变换:CWT 离散的小波变换:DWT 小波变换的基本知识: 不同的小波基函数,是由同一个基本小波函数经缩放和平移生成的. 小波变换是将原始图像与小波基函数以及尺度函数进行内积运算,所以一个尺度函数和一个小波基函数就可以确定一个小波变换 小波变换后低频分量 基本的小波变换函数 Pywalv

我是波浪,我有起伏,我有大波与小波(坏笑中...) 最近改版网站,一般也不会去写动画,但是有些网站还是需要的,故拿出一个较简单的动画出来分享,很简单很简单. 原理简单阐述 其实很简单,使用一张美工做好了的2400px宽度的3个不同起伏的波浪,然后自己合成为一张[精灵图片](有助于一起加速加载和同时加载) 有了素材就好办了,使用一个容器把3个div背景的波浪堆在一起,然后使用css3的偏移进行移动,当然左右和上下都要,然后慢慢调整为一个适合的时间和延迟. 废话不多说,先上演示地址:http://s

想对PickerView进行操作,只能在代码中操作. 下面 ,再添加三个label组件,然后将所有组件配置到代码中(看代码),然后要实现对PickerView的操作,就要实现它的DataSource协议和他的代理,在右边组件的链接栏,Outlets有两个选项,把他们都链接到控制器上: 好,我们的数据从哪里来? 我们在代码的控制器中定义几个数组,并且手工加上协议,然后会提示ViewController没有遵守协议UIPickerViewDataSource,因为我们没有实现: 下面我们就来实现协议

留下两个问题:1.后面涉及到的异常不知道原因.2.动态图片到了程序里面就不动了.       然后:   上面是有问题的,下面是没有问题的了.    代码(另外简单写的代码,纠正了那个错误): import UIKit class ViewController: UIViewController{ @IBOutlet weak var imageView: UIImageView! @IBAction func button(sender: UIButton) { imageView.anima

书接上文,本文章是该系列的第二篇,按照总纲中给出的框架,本节介绍三个中值定理,包括它们的证明及几何意义.这三个中值定理是高等数学中非常基础的部分,如果读者对于高数的内容已经非常了解,大可跳过此部分.当然如果你需要对傅里叶变换有一个更深刻的认识,或者说从数学角度一点一滴完全搞懂它,为了体系的完整性,这部分知识还是必须的. 上篇文章链接地址:完全搞懂傅里叶变换和小波(1)--总纲 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/10931621 由

无论是学习信号处理,还是做图像.音视频处理方面的研究,你永远避不开的一个内容,就是傅里叶变换和小波.但是这两个东西其实并不容易弄懂,或者说其实是非常抽象和晦涩的! 完全搞懂傅里叶变换和小波,你至少需要知道哪些预备知识?主页君从今天开始就将通过一些列文章告诉你他们之间的来龙去脉!本节是全部系列文章的第一节--总纲,日后我们也将按照这个思路一点一点讲述所有的知识.需要说明的是,本文主要面向计算机专业或者电子信息专业的读者,为此我们将尽量采取一些非常非常基础的知识来帮助你理解.所以,题目里面讲的"完全

算法要求:输入序列是大于滤波器长度的偶数列 确实可以通过编程的手段使算法适合所有的情况,但本文章的目的是展示mallat算法的过程,所以就一切从简了 // Mallat.cpp : Defines the entry point for the console application.// #include "stdafx.h"#include "stdio.h"/*mallat算法 分解* dSIn 输入的序列s,dH0尺度函数展开系数,dH1小波函数展开系数,d

这学期的课程选择神经网络.最后的作业处理ECG信号,并利用神经网络识别. 1  ECG引进和阅读ECG信号 1)ECG介绍  详细ECG背景应用就不介绍了,大家能够參考百度 谷歌.仅仅是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人相应不用的波形,同一个人在不同的阶段波形也不同.我们须要依据各个波形的特点,提取出相应的特征,对不同的人进行身份识别. 2)ECG信号读取 首先须要到MIT-BIH数据库中下载ECG信号,具体的下载地址与程序读取内容介绍能够參考一

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 Y=iswt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(uint8(X)),title('原图'); subplot(1,2,2),imshow(uint8(Y)),title('重构');

对信号X进行N尺度平稳小波分解 [A,H,V,D]=swt2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 cA1=cA(:,:,1);cH1=cH(:,:,1);cV1=cV(:,:,1);cD1=cD(:,:,1);%尺度1低.高频系数 cA2=cA(:,:,2);cH2=cH(:,:,2);cV2=cV(:,:,2);cD2=cD(