wavelet-transform

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    我有一个脑电信号,它包含眨眼假象,我读了一些参考文献,并知道可以检测到眨眼并使用小波变换去除它们,但我不知道它是如何做到的,如何检测眨眼?在将EEG信号转换为小波系数之后,为我准备任何教程,我应该怎么做以及可以使用哪种daubechies来做到这一点?谢谢!

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    我正在寻找FFT的替代品来创建python中的光谱图分析器。我听说小波变换速度更快,并且比短时间FFT提供更好的时间精度。我去这个维基百科文章,具有哈尔小波变换的Java实现的: https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform#Code_example 我惨遭其转换到Python,但我不知道,如果我得到的值是否正确。有人可以确认吗?

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    我试图将固定小波变换应用于单元阵列中的一些系数,但是当这样做时,我最终得到了一行存储在变量中的系数,而不是一列。我一直在做一些类似于DWT的系统,其中的系数只包含在一列中,并且运行良好,我期望SWT的系数也包含在列中,但不幸的是没有。有人知道为什么吗? 下面是我使用的功能: [L1,H1] = SWT(F {1},1, '哈尔'); 有谁知道我怎么能得到包含在一列而不是一行的系数?

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    在隐写术中,least significant bit (LSB) substitution方法将隐藏位嵌入来自覆盖介质的位的位置,例如图像像素。在一些方法中,获取图像的Discrete Wavelet Transform(DWT)并将秘密比特嵌入DWT系数中,之后使用逆变换来重建隐秘图像。 但是,DWT产生浮点系数,对于LSB替换方法,需要整数值。我读过的大多数论文都使用二维哈尔小波,但他们不清