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

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

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

[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.

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

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:

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分

[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,

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(

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

  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

HAAR小波分解信号或图像的“平滑”部分和“变化”部分(也许所有小波都这样?). 比如信号[1 2 3 4 5 6 7 8] 分解后(不考虑系数): [1.5 3.5 5.5 7.5]             # 平滑部分 [-0.5 -0.5 -0.5 -0.5]        # 变化部分 HAAR不适用于“”平滑“的信号.比如下面这个极端平滑信号: [1 1 1 1 1 1 1 1] 借用傅里叶变换的观念,可以假设所要分析的信号可以使用多个频率与位移不同的Haar function来组合而

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

采用5-3提升小波的方法 小波分解 数据拆分 预测 更新 数据输出使能电路 电路共有两个输入三个输出,in1是数据输入,in2是输入数据有效信号,out1是更新后的低频信号,out2是预测的高频信号,out3是输出有效信号. 电路需要考虑数据的边界延拓,我直接延拓为0,简单.有其他延拓方法如对称延拓和周期延拓,没弄,只是简单的把一层分解和合成电路给搭了出来,延拓的方法是将输入数据延拓而不是用电路延拓,看到过别人用电路延拓的,没弄. 以上是分解电路,合成的就不贴了,类似,把这些东西贴到这里,以后如

30个Python物联网小实验5:光线感应灯 光线传感器 光线变化执行函数 光线状态执行函数 30个Python物联网小实验5:光线感应灯 光线传感器 可以检测周围环境的亮度: 方向性较好,感知特定方向的亮度: 灵敏度可调,用螺丝刀旋转图中蓝色电位器即可: 工作电压:3.3v~5v 数字开关输出:0或1 设有固定螺栓孔,方便安装 光线变化执行函数 接线方法:正极接树莓派的5v正极,负极接树莓派的GND地线,信号输出针脚接GPIO18号口. 上代码: from gpiozero import Li

系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多 分类专栏: 机器学习   1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随 机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对 象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法

人工神经网络(ANN) 是对人脑若干基本特性通过数学方法进行的抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统. 具有较强的非线性逼近功能和自学习.自适应.并行处理的特点,具有良好的容错能力. 人工神经元 神经元是构成神经网络的最基本单元.要想构造一个人工神经网络系统,首要任务是构造人工神经元模型. 一个人工神经网络的神经元模型和结构描述了一个网络如何将它的输入矢量转换为输出矢量的过程. 一个神经元有两个输入:输入向量p,阈值b,也叫偏差. 输入向量p通过与它相连的权值分量w相乘,求和

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

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