锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

二维小波分析 matlab,小波分析的基本原理

经验分享生活百科

matlab小波分析matlab二进制小波分解成六级，matlab 。以matlab小波分析为例，你确定程序从头到尾都执行了吗？如果二进制小波变换是一维的 ， 就比较简单了 ， 二维 matlab没有功能，用SWT协同工作，使用matlabprogramming小波transformation来处理图像，

1、 matlab二进 小波分解为六级,并选择s等于2的2次方,3次方,4次方,5次方... 1D或二维？使用mallat算法的DWT？如果二进制小波变换是一维的 ， 就比较简单了 。二维 matlab没有功能 ， 用SWT协同工作 。有人认为SWT和二进制小波是一回事，有人认为它们是不同的 。其实个人认为主要的区别在于是否使用mallat算法，就像使用mallat算法的DWT和前面简单定义的DWT不一样 。DWT的一个简单定义就是离散化CWT的尺度和平移得到小波系数 。这种方法是最原始的，细节和近似没有区别 。结果等同于通过mallat算法获得的细节 。

2、如图,使用 matlab编程实现 小波变换对一幅图像进行处理,从而得出4个座标... image 小波的分解应该是二维 。如果这样做，可以使用matlab中的dwt2函数 。具体如下:小波转换的两级分解为小波包分解；小波分析of二维分解是平面分析，二进制分解，有很多区别，给你我做过的代码:然后下面这个Matlab程序就是小波熵的解:这是我大学毕业的时候写的小波 packet的例子 。求小波包的信息熵 。中南大学数学学院0302班，张洋写?G作为信号源 ， n

db4 . functionywaveletentropy(ECG，wpname)wpt1wpdec(ECG，WP name)；%执行小波包分解fori1:2*n%wpcoef(wpt1，dwt2 is 二维离散小波变换CA 。CH.CV.CD分别是近似分量、水平细节分量、垂直细节分量 。DWT2是二维单尺度小波变换 ， 可以通过指定小波或分解滤波器二维单尺度小波进行分解 。而WAVEDEC2是二维多尺度小波分解 。DWT2的语法格式之一是我也在做这篇论文 。关键代码:clear你确定程序从头到尾都执行了吗？执行前清空工作空间？如果workspace中没有其他变量，那么你的程序在开始读取图片和文件时可能是错误的 。ximread( D:/ab . jpg )；读入的图片会转换成数组X，不知道你的X会是imshow(I)的多少维？未定义IloadABAB是什么？通常，如果你的照片是AB.jpg ， 
3、 matlab 小波 分析【二维小波分析 matlab,小波分析的基本原理】

    推荐阅读


    上一篇：易信产品4p分析

    下一篇：spss对数线性回归分析,多元线性回归分析spss