从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换题目: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)
第9章 小波变换基础9.1 小波变换的定义给定一个基本函数令 (9.1.1)式中均为常数且显然是基本函数先作移位再作伸缩以后得到的若不断地变化我们可得到一族函数给定平方可积的信号即则的小波变换(Wavelet TransformWT)定义为
小波变换理论及应用ABSTRACT:小波理论是近几年发展起来的新的信号处理技术因其在时间域和频率域都可以达到高的分辨率被称为数学显微镜在数值信号处理领域应用广泛发展非常快但其涉及较多的数学知识以及巧妙的数字计算技巧对于非数学专业的科研人员要完全掌握其中的精妙之处有一定的难度正是考虑到这一点本文的开始部分不过多说明小波分析的数学理论只是以尽量简短的篇幅介绍必要的预备知识接着阐述小波变换理论在理
clear allclose allclcmap = gray(256)X = imread()subplot(221)image(X)title(原始图像)colormap(map)X = double(X)首先用sym5小波函数对图像进行2层分解[cl]=wavedec2(X2sym5)图像第一层重构a1=wrcoef2(aclsym51)图像第二层重构a2=wrcoef2(aclsym52)
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级小波变换图像处理方法: 方法一:直接在图像像素上进行操作即直接工作在空间域上例如:求平均值法中值法等等 方法二:有些情况下通过变换输入图像来表达图像处理任务在该变换域执行指定的任务之后再用反变换返回到空间域主要是傅里叶变换和小波变换各种去噪方法的优缺点:邻域平均法:有力地抑制了噪声同时也由于
一小波变换1.小波2.小波变换3. 离散小波变换 二Haar小波变换1.哈尔函数2.求均值和差值3. 哈尔变换的特性4.一维哈尔小波变换5. 二维哈尔小波变换三阅读和练习作业Then2002年10月9日20世纪40年代Gabor开发了STFT (short time Fourier transform)STFT的时间-频率关系图2002年10月9日2002年10月9日2002年10月9日小波分解得
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1 小波变换的基本理论信号分析是为了获得时间和频率之间的相互关系小波变换(DWT)是现代谱分析工具他既能考察局部时域过程的频域特征又能考察局部频域过程的时域特征因此即使对于非平稳过程处理起来也得心应手傅立叶变换提供了有关频率域的信息但有关时间的局部化信息却基本丢失与傅立叶变换不同小波变换能将图像变换为一系列小波系数这些系数可以被高效压缩和存储此外小波的粗略边缘可以更好地表现图像因为他消除了D
matlab小波变换 HYPERLINK :guohaileaa.blog.163blog l m=0t=1c=fks_087069083086082069085095086095085087082074084087083066087 Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现Matlab 函数 fftfft2 和 fftn 分别可以实现一维二维和 N 维
matlab小波变换 HYPERLINK :guohaileaa.blog.163blog l m=0t=1c=fks_087069083086082069085095086095085087082074084087083066087 Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现Matlab 函数 fftfft2 和 fftn 分别可以实现一维二维和 N 维
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