wavelet-transform

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我想在Octave中使用小波变换进行信号分解。我不知道，我该怎么做。我一直在寻找Octave中的任何黑盒函数，但没有发现任何有用的东西。据我所知在信号包中有dwt函数，但我不知道如何使用它。在文档它说，认为： Function File: [u, v] = dwt (x, wname) 从技术文档： X信号矢量。 wname小波名称。但是当我尝试使用这种方式，倍频说 error: Inva

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在OpenCV中使用小波变换对伤口进行分割

我们尝试了用于伤口分割的局部直方图方法，该方法对于各种图像都不能很好地工作，然后我们教导使用小波变换进行伤口分割。哪个小波变换适合伤口分割和一些提示来实现它？有没有比小波变换更好的方法来在所有光照条件下分割伤口？我们也试过图像集群哪个没有那么好。下面是我们使用的一些测试用例和聚类程序。 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <io

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蟒蛇图像中的2D小波滤波

我正试图在python中做2d小波滤波。我发现了关于PyWavelets的事情，而且我一直在搞这个。我正在尝试进行4个级别的转换。当我将它打印出来时，它会提供较清晰的输出，我不确定到底发生了什么。我已经尝试了一些事情，但是这是最新为例： test = pywt.dwt2(picture,'db1') 上与PyWavelets图像或只是一般的预成型2D小波任何帮助将非常感激。谢谢。编辑：类型小

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时间序列的小波重构

我想从Morlet的小波变换中重建原始时间序列。我在R工作，包Rwave，函数cwt。该函数的结果是包含复数值的n * m（n =周期，m =时间）的矩阵。重构信号我使用公式（11）在Torrence & Compo classic text中，但结果与原始信号无关。我特别关心小波变换的实部和尺度之间的划分，这一步完全扭曲了结果。另一方面，如果我只对所有尺度上的真实部分进行求和，结果与原始时间序

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scipy.signal.cwt越来越在相关（）的值错误

尝试使用scipy.signal.cwt时，我得到一个奇怪的错误：我有一些名单c，我想拿连续小波变换是这样的： scipy.signal.cwt(np.array(c), scipy.signal.morlet, np.arange(.01,.1,.01)) ，我得到一个奇怪的错误： ------------------------------------------------------

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离散小波变换的阵列复数

说的（Daubechies小波小波），我表示为实数y = [1,2,0,4,5,6,7,90,5,6]的阵列的信号。我可以使用Daubechies-4系数D4 = [0.482962, 0.836516, 0.224143, -0.129409]，并应用小波变换来接收信号的高频和低频。所以，高频分量将被计算如下： high[v] = y[2*v]*D4[0] + y[2*v+1]*D4[1] +

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小波分解结构是什么意思？

运行代码： >> load('matlabF.mat') >> f f = 4 6 10 12 8 6 5 5 >> [c,l] = wavedec(f,3,'haar'); >> c c = 19.7990 2.8284 -6.0000 2.0000 -1.4142 -1.4142 1.4142 0 >> l

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对图像执行块小波变换

我想通过执行将输出256个小波系数的块（16x16）小波变换来定位将深度与图像相关的空间频率测量。我不知道如何在块上执行小波变换而不是整个图像。我试过了： f = @(x) wavedec2(x.data,2,'db1'); J = blockproc(gI,[N, N],f); 但它不能正常工作。于是，我就对整个图像进行小波transfrom： I = imread('input.jp

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scipy.signal.cwt（）函数的“宽度”参数的单位

我对widths参数感到困惑，该参数被传递给scipy.signal.cwt()并且被扩展为scipy.signal.find_peaks_cwt()。 A previous and very helpful Stack Overflow question（和其中的指针）解释了我的大部分困惑。 widths是一组缩放数据的缩放数组。让我困惑的一点仍然是，widths元素的单位是什么？宽度是否意味

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使用2d Haar小波变换软阈值处理的图像去噪（C++）

我想通过哈尔变换实现基本的二维小波变换之一。我将此应用于图像去噪问题。我恢复的结果有一些黑色块和somw白色块。我想我坚持软阈值的一部分没有正常化。这里是我的代码： #include "StdAfx.h" #include "WaveletDenoising.h" #include <cmath> WaveletDenoising::WaveletDeno