clc;close all;clear;fs = 100000;t = 1: 100;x = sin(2*pi*4000* t/fs) + sin(2*pi*40000*t/fs); %db8[Lo_D1, Hi_D1] = wfilters('db1', 'd');%从db1到db8. 滤波器系数个数不同 2[Lo_D2, Hi_D2] = wfilters('db2', 'd');%从db1到db8. 4[Lo_D3, Hi_D3] = wfilters('db4', 'd');%从db1到

该文章用来直观上先感受一下小波包的分解与重构   例1 有一个信号,变量名为wave,随便找一个信号load进来就行了. t=wpdec(wave,3,'dmey'); t2 = wpjoin(t,[3;4;5;6]); sNod = read(t,'sizes',[3,4,5,6]); cfs3  = zeros(sNod(1,:)); cfs4  = zeros(sNod(2,:)); cfs5  = zeros(sNod(3,:)); cfs6  = zeros(sNod(4,:)); t

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

wavemenu --- >wavelet ---->wavelet packet1-D Matlab小波工具箱的使用1 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw6k.html 最近想尝试一下小波的用法,就这matlab的帮助尝试了一下它的例子,顺便翻译了一下帮助的内容,发现matlab帮助做的确实不错,浅显易懂!现把翻译的文档写出来吧,想学习的共同学习吧! 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现如下功能:

Matlab小波工具箱的使用2 (2011-11-11 09:32:57) 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html#cmt_552345B5-7F000001-9F1973DD-944-8A0 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析:   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数 idwt 一层重构 waverec

MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 将列向量转化为0-1矩阵,例如 A = 1 2 1 5 3 4 1 4 3 转换为: B = 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1. MATLAB程序 function B=trans_logic(A) % 将列

朴素高斯消去法: function x = GauElim(n, A, b) if nargin < 2 for i = 1 : 1 : n for j = 1 : 1 : n A(i, j) = 1 / (i + j - 1); end b(i, 1) = 1; end end for j = 1 : n - 1 if abs(A(j, j)) < eps; error('zero pivot encountered'); end for i = j + 1 : n mult = A(i,

1. wavedec:多尺度(multilevel)一维小波分解 [C,L] = wavedec(X,N,'wname') [C,L] = wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D) 返回值 L(bookkeeping job) 记录各级小波系数的长度: 注意: wavedec 仅支持 Type 1(正交)小波和 Type 2(双正交)小波: haar,db 一般取 N≤ fix(log2(length(X))) cA:表示 coefficient Approximation,对原始信号的近似

线性代数中的一个核心思想就是矩阵分解,既将一个复杂的矩阵分解为更简单的矩阵的乘积.常见的有如下分解: LU分解:A=LU,A是m×n矩阵,L是m×m下三角矩阵,U是m×n阶梯形矩阵 QR分解: 秩分解:A=CD  ,  A是m×n矩阵,C是m×4矩阵,D是4×n矩阵. 奇异值分解:A=UDVT 谱分解: 在求解线性方程组中,一个核心的问题就是矩阵的LU分解,我们将一个矩阵A分解为两个更加简单的矩阵的复合LU,其中L是下三角矩阵,U是阶梯形矩阵.下三角矩阵和上三角矩阵具有非常良好的性质:Lx=y

matlab读hdf文件到txt filename='E:\data\H1BDLD10110607231863921.L2B.HDF'; h=hdftool(filename); Latitude = hdfread('E:\data\H1BDLD10110607231863921.L2B.HDF', '/Navigation Data/Latitude', 'Index', {[1 1],[1 1],[10000 2048]}); dlmwrite('E:\Latitude.txt',Lati

有时候需要集中处理数字,比如处理图片,并将它们编号为000001~009963 而matlab用fprintf输出时这些数字编号时,需要指定格式: %.nd n表示n位长度.%d表示10进制数字 e.g. for i=1:9963 fprintf('%.6d\n', i); end

记录一些用Matlab的技巧. //imshow全屏 subplot(1,3,3); imshow(topSketMat); hold on; set(gcf, 'units', 'normalized', 'outerposition', [0 0 1 1]); //保存handle为图片,并且关闭figure sketCnrPngH = imshow(1 - bwSket); hold on; for i = 1 : size(cornerA, 1) plot(cornerA(i,2), c

在我们复制Matlab到Word的过程中,经常会出现乱码的情况.这时候可以这么做. 1.复制Matlab代码. 2.新建一个txt文件,将代码粘贴到txt文件中. 3.复制txt文件中的代码到Word里,就成功了. 究其原因,是因为maltab里的汉字库和Word里的不一样造成的.

clc,clear all,close all; load woman; t=wpdec2(X,2,'haar');%小波包2层分解 r_X=wprec2(t);%重构小波包 r_X10=wprcoef(t,[1,0]);%重构小波包(1,0)结点 figure; subplot(1,3,1),imshow(uint8(X)),title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(uint8(r_X)),title('重构'); subplot(1,3,3),imshow(uin

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

作者:桂. 时间:2017-02-19  21:47:27 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6417638.html 前言 本文主要介绍MATLAB小波工具箱的使用.并以一维离散信号为例,简要分析. 一.小波分解 不同于傅里叶变换,小波分解采用小波基的方式对信号进行分解,即通过基信号的平移.伸缩等变换,将信号进行分解.下图给出小波分解的一般特性: 图中可以观察到,a8对应的小波基较大,d8~d1对应的小波基依次减小,分解层数越多,对应频

数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%.数据清洗在上一篇博客中写过,这里主要写后面三部分. 数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程. 在数据集成时,来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源数据在最低层上加以转换.提炼和集成. 1.实体识别 同名异义.异名同义.

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 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,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D 

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想