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小波分解与小波重构
小波
变换中mallat算法是什么?
分解与重构
什么意思?
答:
mallat算法是mallat提出的用于某一函数F(t)的二进
小波分解与重构
的快速算法,其地位相当于傅立叶变换中的FFT。即相当于构造一定的函数空间,将信号F(t)分解到函数空间中进行一定的计算,获取你想要得到的成分,然后再重构返回原始信号。具体的mallat算法原理很复杂,你可以在看看书或者相关文献。。希望能有所帮助,如果有...
小波分解
函数
与重构
函数一定要用同一种吗?
答:
虽然从计算的角度分解用DB4,
重构
用DB1是完全可以计算的,但这种做法没法解释,也就是没有意义或是意义混乱的。重构和分解是对应的(即成对使用的,都是用同一小波基),通常从原理上就不能随意改变混用。例如一个用DB4的
小波分解
,得到的小波系数是表示信号与DB4的关系,通过这些系数与DB4的关系我...
小波
滤波器中
分解
滤波器
和重构
滤波器的区别
答:
在DWT或SWT中,
小波
分析主要使用mallat算法,通常通过由四个滤波器组成的滤波器组来完成对信号的
分解和重构
,将信号分为低频逼近和高频细节信息。分解的结果得到无量钢的小波系数(得到小波细节和逼近的小波系数),由分解高通(带通)滤波器和低通滤波器完成。再由这些小波系数重构得到带有量纲的实际信号结...
matlab
小波
包分析的
分解
系数
和重构
系数代表什么含义?
答:
小波
分析中只有
分解
系数,即小波系数,没有
重构
系数一词,因为重构后就是与原始信号同大小的信号了,已经是具有实际量纲意义的信号了,而不是没有量纲的系数。超越带宽是正常的事,因为DWT的计算都是用滤波器进行的,而实际应用中是没有有理想砖墙效应的滤波器的,即滤波后的结果是不会精准的去掉你要滤...
小波分解
是什么意思?分解后得到的是什么?小波分解后进行
重构
得到图形d1...
答:
小波
对图像进行
分解
时,会得到一个逼近子图像和三个不同方向(水平、垂直、对角线)的细节子图像,继续对子图像进行
小波分解
便得到图像的小波多尺度分解。对子图进行单支重构(wrcoef)并叠加就得到和原图像大小相同的图像了。建议你看看孙延奎写的小波方面的书籍,比较浅显易懂 ...
图像
小波分解
后
重构
问题
答:
所以三级
小波分解
得到的是10个矩阵,你可以先从第三层开始,将第三层的四个系数矩阵分别进行单支
重构
,然后叠加,得到的矩阵再同第二层的剩下三个高频系数矩阵分别进行单支重构,再叠加,同理,再和第一层的三个高频矩阵分别进行单支重构,再叠加,就得到重构出的和原图像大小相同的图像了 ...
小波分解与重构
的疑问
答:
低频系数就是使用mallat算法的DWT得到的逼近(近似)分量,因为相对于细节分量是低频的所以也叫低频分量。提取的低频逼近系数可以用来
重构
信号(去掉部分高频相当与原信号的去噪和压缩处理),这是与CWT的最大区别和优势,CWT通常只对
小波
系数的特征进行分析,不重构,多用于对信号本身特征的研究。使用mallat...
小波重构
的意思?明白
分解
的意思,但是不知道重构时做什么用的呢?谢谢...
答:
重构
是用
分解
得到的多分辨率下的
小波
系数,将多尺度小波合成原信号。不是分解完了马上重构的,中间可能有去噪的过程啊,压缩的过程啊。
小波
变换的
分解与重构
答:
具体流程可参看matlab关于DWT滴帮助文档,有非常详细滴流程,许多参考资料都是其翻译而来;具体各
小波
滴滤波器组数值可以使用matlab中wfilters函数很方便得到;具体如何构造低、高通
分解
滤波器组和低、高通
重构
(综合)滤波器组,是比较麻烦滴事情,可参考一下科学出版社出版《小波理论 算法与滤波器组》一...
用haar
小波
对图像进行3级
分解
,然后分别对每层图像进行
重构
,重构后的...
答:
小波
的
重构
分两种,一种是完全重构,就是把最终
分解
的最大阶次的逼近信息和各阶细节信息加到一起重构,得到原始信号,通常应用时为了某种目的,可以减少某些阶次的信息去重构。例如消噪时,可以去掉几个低阶的细节信息,用高阶细节和最大阶次的逼近信息完全重构,就可以得到原始图像消噪的结果;另一种...
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