10.2 小波变换的基本原理地质雷达的电磁波信号和地震波信号都是非平稳随机时变信号长期以来因非平稳信号处理的理论不健全只好将其作为平稳信号来处理其处理结果当然不满意近年来随着科学技术的发展和进步国内外学术界已将注意力转向非平稳随机信号分析与处理的研究上其中非平稳随机信号的时频表示法是研究热点之一在这一研究中戈勃展开小波变换维格纳分布与广义双线性时频分布等理论发展起来这些方法既可以处理平稳信号
第9章 小波变换基础 小波变换的定义给定一个基本函数令 (.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
基于小波变换的数字图像处理 摘 要:本文先介绍了小波分析的基本理论为图像处理模型的构建奠定了基础在此基础上提出了小波分析在图像压缩图像去噪图像融合图像增强等图像处理方面的应用最后在MATLAB环境下进行仿真验证了小波变化在图像处理方面的优势关键词:小波分析图像压缩图像去噪图像融合图像增强引 言数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像信息进行处理作为信息技术
小波变换与信号稀疏表示理论
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)
希尔伯特变换在数字信号处理理论和应用中有着十分重要的作用它维系着对离散序列进行傅里叶变换后的实部和虚部之间或者幅度和相位之间的关系1 希尔伯特变换的基本原理 Hilbert变换测量法对各次谐波都能有精确的90°移相给定一连续周期信号x(t)连续时间信号x(t)的希尔伯特变换 定义为: (1)由式(1)可得单位冲击响应h(t)= 由于jh(t)=的傅里叶变换是符号sgn(w)所以希尔伯特
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
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报