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B样条小波是由B样条函数构造而成的一种小波基。对于B样条小波，尺度函数ϕ(t) 和小波函数ψ(t) 可以由B样尺函数构造。具体来说，尺度函数 ϕ(t) 由k 阶B样条函数通过适当的线性组合得到，而小波函数ψ(t) 由尺度函数ϕ(t) 构造而成。其中 f(t) 是原始信号，ϕj,n​(t) 和 ψj,n​(t) 分别是尺度函数和小波函数，cj,n​ 和 dj,n​ 分别是尺度系数和小波系数。这里hm​ 和gm​ 分别是尺度系数和小波系数，cj,n​ 和dj,n​ 分别是第 j 层分解的尺度系数和小波系数。

肌电图（Electromyography, EMG）信号是研究神经肌肉系统功能的重要生物电信号，但由于采集过程中存在的各种噪声，如肌腱振动、电极接触噪声、电源干扰等，严重影响了信号的分析和应用。基于B样条小波变换（B-Spline Wavelet Transform, BSWT）的EMG信号去噪算法是一种结合了B样条函数平滑特性和小波变换多尺度分析优势的方法，能够有效地从复杂信号中提取肌电信号的有用成分，同时抑制噪声。

图像压缩与解压缩是一种重要的技术，可以有效地减少图像数据的存储空间和提高传输效率。二维小波变换是一种常用的图像压缩技术，它可以将图像转换为多尺度的小波系数，其中低频分量包含图像的大部分能量，而高频分量则包含图像的细节信息。通过对这些小波系数进行编码和传输，可以实现图像的压缩。解压缩时，通过对接收到的数据进行解码，并重构出原始图像。

DB3小波变换是一种常用的信号处理方法，它具有多尺度分析、时频局部化等特点，适用于非平稳信号的处理。峰值检测是DB3小波变换的一个应用方向，其原理和数学公式如下：一、DB3小波变换的基本原理小波变换是一种信号分析方法，它可以将信号分解成多个子带，对每个子带进行局部分析。DB3小波变换是一种离散小波变换，其基本原理是将信号在一系列尺度上分解成多个小波系数，每个小波系数代表了信号在某个频率范围内的贡献。通过分析这些小波系数，可以对信号进行多尺度分析、时频局部化等操作。二、DB3小波变换的数学公式。

由于需要三级整数提升小波变换，每一次变换需要变换的部分的边长都为前一级的1/2，所以要求待变换的图像宽高是8的倍数。当把所有的小波变换的系数值遍历完以后将阈值减半，再进行扫描小波系数集合，与更新的阈值对比，然后输出相应的图像压缩码流，直到阈值变为 1。在队列中，每个元素由一个坐标唯一识别，它在LIP和LSP中代表孤立系数（无子节点的根节点），在LIS中代表第一类元素的D（i，j）或者第二类元素的L（i，j）。对LIS也进行同样的测试，将显著的元素移入LSP，其他的再进行树的分裂。

该算法基于嵌入式零树小波变换编码思想，以 EZW 算法的零树结构为基础，将某树节点及其所有后继节点规划为同一集合，创建 LSP、LIP 和 LIS 三个表项，并采用适当的集合分割排序策略，通过初始化、排序过程、细化过程和量化步长更新这四个子过程完成嵌入式编码。在队列中，每个元素由一个坐标唯一识别，它在LIP和LSP中代表孤立系数（无子节点的根节点），在LIS中代表第一类元素的D（i，j）或者第二类元素的L（i，j）。对LIS也进行同样的测试，将显著的元素移入LSP，其他的再进行树的分裂。

通过采集得到的数据主要包括人体沿着x轴、y轴、z轴的加速度，即ax，ay，az；沿着x轴、y轴、z轴的姿态角，即横滚角anglex，俯仰角angley，偏航角anglez，沿着x轴、y轴、z轴的角速度，即wx，wy，wz；对于峰值时刻，y轴的峰值检测时刻为：100.6850，101.3100，101.8900，102.6660，103.1980，103.7940，104.3430，104.9180，105.3080，105.8650，106.5360。加速度16g，角速度2000度/s，角度180度。

有许多不同的小波可用。新的EMG机器将允许在机器本身上收集数据，但我们需要一个带有医生界面的Labview程序来控制信号向患者的呈现，以便在最大自主收缩（MVC）和大约50%的MVC时收集信号。分层阈值法虽然损失了部分性能（与原信号的相似性：经计算，分层阈值降噪信号与原信号的标准差较全局阈值法较大），但降噪信号更光滑，而其信号发展初期的高频特性也几乎不受影响，最大限度地反映了原信号本身的特性。正如题目要求可知，如果对该信号直接采用fft，无法判断出信号的具体特征，下面的仿真通过小波变换进行分析。

气象数据和化学指标中的数据建立模型，思路如下数据中提供的是河南、四川和贵州三个省的气象数据和烟叶生理指标。我希望先找出化学指标中对香型影响最重要的因素，然后再看众多气象因素中哪个是决定香型的关键因素。用光谱特征指数或者小波能量系数降维处理后的数据来预测所给的相应的生理指标（数据中给出的是β-胡萝卜素）。从上面的仿真结果可知，维度变为了9维，这样可以方便的进行后期神经网络训练等操作。小波降维处理，将高维的数据转换为低维的数据。%保存小波变化后的每一层的数据。%去掉异常点之后的原数据。...

CCSDS标准在去相关模块中建议采用9/7整数小波变换，即是对原始图像先进行行变换，然后对变换后的数据再进行列变换。需要三级这样的二维小波变换，将图像分为10个子带。假设原始图像为零级小波变换后的LL0，那么后一级就是对前一级变换之后得到的LLi(i=0，1，2)再进行整数提升小波变换所得的结果。由于需要三级整数提升小波变换，每一次变换需要变换的部分的边长都为前一级的1/2，所以要求待变换的图像宽高是8的倍数。如果不满足要求，则需要对图像进行扩边处理。 CCS......

matlab2013b 小波变换具有多尺度特性，其时域和频域均 具有表征信号局部特性的能力和多分辨率分析的 特点。在低频时具有高的频谱分辨率，在高频 时具有低的频谱分辨率，因而能有效地从信号中 提取信息。通过小波变换可将图像分解为一个低 频分量和一系列的高频分量，其中低频分量为近 似图像，高频分量为图像的细节信息，如边缘、亮 线、区域边界等。 Hu 等人［4］提出基于稀疏表示和 IHS 变换的遥 感图像融合，基本思路是对多光谱图像进行 IHS 变 换后对 I 分量和全色图像进行稀疏表示，之后用绝

模型参数的EM算法估计MATLAB仿真

1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识具体可以参考文献[1] Jiang C , Zhang H , Shen H , et al. Two-Step Sparse Coding for the Pan-Sharpening of Remote Sensing Images[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations & Remote Sensing, 2014, 7(5):17..

1.软件版本MATLAB2013b2.本算法理论知识 该算法在总结现有的电网孤岛检测方法基础之上，将时频分析方法应用到了孤岛检测之中，给出了基于希尔伯特-黄变换的暂态分析新能源集中式孤岛检测方法。该方法对于电网中的公共耦合点(PCC)处电压进行经验模态分解(EMD)，获取固有模态函数(IMF)，实现暂态特征分量的提取和分析，并通过GRNN神经网络实现孤岛现象的检测。 希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)是一种可以精确识别的自...

1.软件版本matlab2019a2.本算法理论知识 基于DNA序列的图像加密技术，其主要利用了DNA序列的四个核酸碱基即A（腺嘌呤），C（胞嘧啶），G（鸟嘌呤）和T（胸腺嘧啶），其中A与T对，C对与G，或换言之A和T是互补的，C和G是互补的。使用四个基数A，C，G和T来表示二进制数00，01，10和11，则总共24种DNA编码组合。其操作规则如下所示： XOR操作 A C G T ...

1.软件版本MATLAB2021a2.核心代码% 小波分解与程序,Xk0是要分解的原始信号,step是表示要分解的层数function [Xh,D]=decomposition(Xk0,step)[h0,h1,g0,g1]=filtercoefficience;Xh=Xk0';D=0;for lstep=1:step N=length(Xh); Yk=fft(Xh,N); H0k=fft(h0,N); H1k=fft(h1,N); Xh=draw

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识 提出了一种”基于小波变换的多尺度自适应双边滤波器“算法。 其对应的算法流程如下所示： 下面，我们从理论上限介绍一下这里所采用的改进后的算法。第一：多尺度图像的自适应双边滤波 这个部分，是我们这里所需要研究的创新的算法，这里重点从理论上介绍一下。首先通过图像亮度，将图像区分为前景图和背景图。 这里，我们主要通过二值话处理，进行图像的前景和背景的区...

仿真结果如下部分核心程序如下：clc;clear all;close all;orimg=imread('lena.bmp');imshow(orimg);title('原始图象');orimage=double(orimg);tImg=wavelet('2D D5',1,orimage,'sym');tImage=uint8(tImg);figure;imshow(tImage);Img=zeros(512,512);Img(1:256,1:256...

仿真结果如下：部分核心程序如下：clc;clear all;close all;tic;orimg=imread('lena.bmp');%orimg=imread('barbara.png');imshow(orimg);title('原始图象');orimage=double(orimg);tImg=wavelet('2D D5',3,orimage,'sym');tImage=uint8(tImg); figure;imshow(tIm...

97整数小数变化的基本理论为： 标准在去相关模块中建议采用9/7整数小波变换，即是对原始图像先进行行变换，然后对变换后的数据再进行列变换。需要三级这样的二维小波变换，将图像分为10个子带。假设原始图像为零级小波变换后的LL0，那么后一级就是对前一级变换之后得到的LLi(i=0，1，2)再进行整数提升小波变换所得的结果。由于需要三级整数提升小波变换，每一次变换需要变换的部分的边长都为前一级的1/2，所以要求待变换的图像宽高是8的倍数。如果不满足要求，则需要对图像进行扩边处理。 ...

clear all;close all;I1=imread('car1.bmp');h=ones(4,4)/16;I2=imfilter(I1,h); %通过四邻域方法得到低分辨率的图像figure(1);imshow(I1),title('原始图像');figure(2);imshow(I2),title('低分辨率的图像');%用双线性插值方法获得插值图像Y1[Y1,map]=imresize(I2,2,'bilinear');%用最近邻域插值得到邻域插值图像Y2[Y2,...

1.问题描述：基于FPGA的小波变换的verilog实现和硬件测试，使用quartusii平台2.部分程序：`timescale 1ns / 10ps//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Company:// Engineer://// Design Name:// Module Name: coff_delta// Proje...

% mallet_wavelet.m% 此函数用于研究Mallet算法及滤波器设计% 此函数用于消噪处理%角度赋值%此处赋值使滤波器系数恰为db9%分解的高频系数采用db9较好,即它的消失矩较大%分解的有用信号小波高频系数基本趋于零%对于噪声信号高频分解系数很大，便于阈值消噪处理clc;clear;close all;[l,h]=wfilters('db10','d');low_construct=l;L_fre=20; %滤波器长度low_decompo

function ynewq = func_wavelet_filter(Signal);num = 220;coef = 3;ynewq = zeros(1,length(Signal));x = zeros(1,1024);xx = zeros(1,num);b = zeros(1,21);for i=1:1:length(Signal) if i<=1024 ynewq(i) = Signal(i); ...

clearclose all;%fid=fopen('out.txt','w');%fclose(fid);format long[y,f,bit] = wavread('[Input the name of original signal here]'); % 其中y中是文件的数据，值在[-1，1]，f表示的是采样频率，bit表示的是信号的位数y=y(1:400000);fs=ffigure(1)subplot(3,1,1)plot(y)title('原心音信号');n=leng.

clcclearload j.txt;s=j(77:130);%导入原始离散信号subplot(4,2,1);plot(77:130,s);title('原始信号');%原始信号波形图[swa,swd] = swt(s,3,'db1');%%使用db1小波做3层小波分解,产生的近似系数在swa中，细节系数在swd中，而且它们有相同的长度%显示近似和细节的系数kp = 0;for i = 1:3subplot(3,2,kp+1), plot(swa(i,:));title(['Appr

% 此程序实现多小波分解2-D图像% Implementation.mclc;clear% 对称反对称多小波滤波器组(P0,P1,P2,P3;Q0,Q1,Q2,Q3.)P0= [0.4075 0.0415 0.0415 0.4075]/sqrt(2);P1=[0.0925 0.9075 0.9075 0.0925]/sqrt(2);S=[1 0;0 -1];A=[0 1;1 0];P2=S*P1*S;P3=S*P0*S;Q0=(-...

1.1 空域图像分割空域是指图像平面本身，空域图像分割就是直接对图像的像素进行处理分割。研究者经过几十年的研究与努力，研究出了很多种空域图像分割方法。归纳起来大致包括：串行边界分割技术、串行区域分割技术、并行边界分割技术、并行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术等[1]。1.1.1 串行边界分割技术串行边界分割技术指通过顺序搜索边缘点，采用串行方式来对感兴趣目标的边界进行检测。主要有以下三个关键步骤：①首先确定一个顺序搜索的起始边界点；②然后在确定先前的搜索结果对下一边界点的检测..

传统的SAR图像去噪方法一般是首先设计滤波模板和权系数，而滤波输出则是当前点和模板内周围点的灰度值的加权和，然而此方法会导致图像的边缘模糊。为了克服这一缺陷，出现了各种自适应滤波算法，以达到在滤波的同时，尽量保存图像的边缘信息。本文引用的双边滤波器不仅能考虑到含噪图像的灰度信息，也充分利用了图像的位置信息。本文中，我们结合了小波变换进行图像的分解，并在分解的高频部分采用阈值去噪。我们得到了较高的评价指数以及很好的视觉效果。应用双边滤波器的关键问题是他的参数选择，我们采用了根据等效视数（ENL）和EPD-RO

图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。 本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。实验结果表明, 本设计能够实时稳定的对目...

硬件测试图1.先进行管脚绑定选择pin planner这个就是管脚绑定。3.然后对signaltap进行配置DCThaffman编码之压缩部分：解压缩：小波shint编码压缩：小波shint解压缩：仿真图：DCT那个算法： 第1部分：RGB转Ycbcr，这个模块的仿真如下所示：这个结论，只要通过公式进行简单的计算就可以验证其正确性了。 第2部分：DCT模块，这个模块的仿真结果如下所示：...

（2）把这个程序与散斑相关结合，就是要测每一像素点的位移，可能要解决两个相关亮点的定位问题，我们设计的程序是鼠标定位，可能在测每一像素点位移时不好用。不过这个程序的后半部分，如果需要运行，那么需要更新下你的fxy.mat这个文件。（1）模拟图运行很好，但是代入实验测得的散斑图，不能出现两个相关亮点。第一个是解决了实验数据没法出两个亮点的问题；

一、仿真结果分析所利用的测试数据为：通过多重分形谱仿真，得到如下的仿真结果：然后进行分类，得到如下的仿真结果：神经网络参数如下所示：前面得到的特征数据集如下所示：得到的分类结果如下所示：上面蓝色的表示两类图片，1表示第一个图片，2表示第二个图片。红色部分表示对64个子图进行分类，通过统计计算，可以得到的分类的正确率达到了：三、代码使用说明首先设置sel = 1：，进行仿真。计算多重分形谱，然后提取特...

97整数小数变化的基本理论为：标准在去相关模块中建议采用9/7整数小波变换，即是对原始图像先进行行变换，然后对变换后的数据再进行列变换。需要三级这样的二维小波变换，将图像分为10个子带。假设原始图像为零级小波变换后的LL0，那么后一级就是对前一级变换之后得到的LLi(i=0，1，2)再进行整数提升小波变换所得的结果。由于需要三级整数提升小波变换，每一次变换需要变换的部分的边长都为前一级的1/2，所以要求待变换的图像宽高是8的倍数。如果不满足要求，则需要对图像进行扩边处理。CCSDS...

代码总体说明，本代码采用了三种算法进行仿真说明>通过最原始的求分形维度D，然后通过r=5-2*D求解分形信号的功率谱密度函数的r指数。>通过论文提供的小波方法进行求解。（以上两个部分理论不做介绍了）>基于短时的功率谱密度分析方法。（介绍一下理论）1.原始的算法的程序说明这里是代码的前部分：选择select，1：执行第一个算法；2：执行第二个算法；3：执行第三个算法。这个是加载您提供的数据：仿真如下所示：这个是执行第一个算...

网络流量能直接反映网络性能的好坏，网络流量的建模与预测对于大规模网络的规划设计、网络资源管理以及用户行为的调节等方面都具有积极意义。本课题首先介绍了网络流量的特征，在分析了小波理论的基础上提出了一种基于小波变换的网络流量预测模型。该模型采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数，即高频系数和低频系数，将不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量。本课题，我们通过网络流量采集软件来采集网络流量，网络流量的单步预测这些实验的结果验证了本文提出的预测模型的有效性和优越性。1......