小波变换网文精粹:小波变换教程(十七)

小波变换初学者笔记 小波变换–数据处理 在进行深度学习训练时会使用到大量的数据,这些数据中有会存在一些噪声,小波变换可以用来去除数据中的噪声。 一、什么是小波变换 关于小波变换的理解可以参考的资料有很多,这里放一个比较通俗易懂的链接。小波变换通俗理解 简单来说可以理解成和高数中的傅里叶变化类似的工具,把一个信号分解成多个,但是与傅里叶变换又有不同。 小波变换数学表达式 基本小波的函数作位移t后,再在不同尺度a下与待分析信号f(t)作内积。尺度函数从滤波器的角度来看是低通滤波器,而小波函数是高通滤波器。 (公式不好打,我直接上 阅读详情

小波变换网文精粹:小波变换教程(十七)

原文:ROBI POLIKAR. THE ENGINEER'S ULTIMATE GUIDE TO WAVELET ANALYSIS:The Wavelet Tutorial

网址:http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html

十七、CWT应用举例

        下面给出的所有例子均为现实生活中的非平稳信号。这些信号都来自包括正常人与阿尔茨海默氏症(Alzheimer)患者的事件相关电位(ERP)数据库。因为这些不是如简单正弦信号一样的测试信号,要解释它们并不容易,这里只是为了说明现实信号的连续小波变换(CWT)到底是怎样的。

        图3.11所示为正常人的ERP信号:

                

                                                                                 图 3.11

        图3.12为图图3.11所示信号的CWT结果。坐标轴上的数字可以不必太关心。这些数字仅是表明,计算CWT时,在平移-尺度平面上有350个平移单位和60个尺度单位。需要特别说明的是,这里的计算并不是真正的连续小波变换。因为显然,上述结果是在有限个点上计算出来的。它仅仅是CWT的一种离散形式,这点稍后会再解释。同时还要说明的是,这更不是离散小波变换(DWT)。DWT的内容会在更后面介绍。

            

                                                                                        图 3.12

        图3.13与图3.12一样同样是图3.11所示信号的CWT,只是观看的角度与图3.12有所不同。

            

                                                                                    图 3.13

        图3.14是Alzheimer 症患者的ERP信号:

            

                                                                                              图 3.14

         图3.15为图3.14所示信号的CWT结果。

            

                                                                                   图 3.15

        图3.16与图3.15一样是图3.14所示信号的CWT结果是与图3.15一样的结果,只是观察的角度有所不同。

            

                                                                                    图 3.16

PS:原文pdf打包下载地址:http://download.youkuaiyun.com/detail/deepdsp/4061006

python实现小波降噪 信号经小波分解后,有这样的特点:对于每层的小波系数,噪声对应的数值较小,因而,选取合适的阈值,将绝对值小于阈值的小波系数置 0,绝对值较大的系数予以保留或收缩(阈值函数的作用),再利用小波逆变换进行重构,即得到去噪后的信号。小波阈值去噪方法认为,信号中的噪声存在于高频成分之中(即D1,D2,D3),因此,对于细节小波系数做阈值收缩处理(得到D3’,D2’,D1’),再将各小波系数(A3,D3’,D2’,D1’)进行组合重构就得到去噪后的信号。选择合适的小波基以及分解尺度,进行小波分解,得到一组小波系数。 阅读详情

相关推荐

基于小波变换的遥感图像融合

遥感作为一门对地观测综合性技术,它的出现和发展既是人们认识和探索自界的客观需要,更有其他技术手段与之无法比拟的特点。 而MATLAB作为一个灵活实用的编程软件,早已渗透到遥感图像的处理中,利用MATLAB可以对遥感图像进行图像增强、滤波、图像融合等,可以大大推动对遥感图像处理的深入理解和广泛应用。本文介绍了利用小波变换的方法对高分辨率影像和多光谱影像进行融合,并对结果进行了分析,展望遥感图像融合技术的未来。

matlab对函数进行多尺度连续小波变换(CWT)变换

参考链接: Matlab小波工具箱的使用1:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw6k.html Matlab小波工具箱的使用2:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html Matlab小波工具箱的使用3:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bd...

u010256887的博客 2万+

envi/idl 小波分析

envi idl 官方网站上的 资料 关于小波分析的 资料

小波变换教程(十七)

小波变换网文精粹:小波变换教程(十七) 原文:ROBI POLIKAR. THE ENGINEER'S ULTIMATE GUIDE TO WAVELET ANALYSIS:The Wavelet Tut...

kim_mechane的博客 232

对偶树复小波变换程序代码

对偶树复小波变换的程序代码,一个常用的dtcwt matlab工具箱。

小波变换信噪分离

matlab代码:采用小波分析对所给数据进行信噪分离和提取弱信号,压缩包里x.txt文件里是x轴加速度数据,上课时做的大作业,测试了可以运行后,原封不动打包上来了。

小波变换网文精粹:小波变换教程(三)

小波变换网文精粹:小波变换教程(三) 原文:ROBI POLIKAR. THE ENGINEER'S ULTIMATE GUIDE TO WAVELET ANALYSIS:The Wavelet Tutorial 网址:http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html 译文转自:http://blog.163.com/renfe...

yanlijun250 494

SAPABAP金色传说:关于导入和导出Excel时反复弹窗提示 SAP GUI安全性问题的解决方法

文章目录前言一、提示的到底是什么?二、关闭SAP GUI安全提示的步骤1.设置位置 前言 如果你在SAP中,经常需要将数据导出Excel,或者使用Excel进行批导数据,那么你对下面这个频繁出现的弹窗提示一定不陌生! 系统试图创建文件 C:\Users\15265\Desktop\EXPORT.XLSX 于目录 C:\Users\15265\Desktop\ 是否要授权修改父目录及其所有子目录? 不管你是不是选的记住我的决定,它必出!就很烦!那如何处理才能关闭呢? 提示:以下是本篇文章正文内容,看完快

Easystudios博客 1万+

小波变换对图像的分解与重构(含matlab代码)

01 小波变换原理 所谓的小波的小是针对傅里叶波而言,傅里叶波指的是在时域空间无穷震荡的正弦(或余弦波)。 相对而言,小波指的是一种能量在时域非常集中的波,它的能量有限,都集中在某一点附近,而且积分的值为零,这说明它与傅里叶波一样是正交波。举...

视觉小新的博客 8万+

从时频谱图到智能感知:雷达信号处理的AI进化之路

本文探讨了人工智能在雷达信号处理中的革命性应用,特别是深度学习在时频谱图分析中的突破性进展。通过对比传统信号处理方法与AI驱动的解决方案,展示了CNN、3D CNN等模型在目标检测、行为识别等场景中的优势,并分析了数据获取、模型优化等关键技术挑战。AI赋能的雷达技术已广泛应用于智能交通、工业检测和医疗健康领域,展现出巨大的发展潜力。

weixin_29284201的博客 506

PCIe 6.0实战指南:从链路训练到信号完整性的避坑手册

本文是一份针对PCIe 6.0硬件工程师的实战避坑指南。文章深入解析了从NRZ到PAM4调制带来的信号完整性挑战,详细拆解了链路训练(LTSSM)的复杂过程与调试方法,并提供了从信道仿真到实验室实测(如使用Keysight示波器进行眼图与误码率分析)的完整信号完整性闭环验证策略,帮助工程师解决高速率下的链路不稳定与降速问题。

weixin_29306875的博客 341

图像融合中多尺度变换方法总结(下)

为了选取融合效果较好的多尺度变换方法来提高多波段图像融合质量,现用七种多尺度变换方法结合高频绝对值取大,低频加权平均的融合规则对可见光、红外短波和红外长波图像进行融合,通过主观人眼视觉的角度与客观评价中的信息量、统计特性和人眼视觉特性对融合效果进行分析比较,找到融合效果较好的多尺度变换方法。 多尺度变换方法特点分析 金字塔变换 (1)拉普拉斯金字塔变换 LP变换能够很好的表示图像不同分辨率上的高频...

Dandelion_2的博客 9758

人工智能机器学习从入门到高级学习资料(含资料下载地址)

机器学习是一个技术含量较高的领域,高效学习需要多种途径相结合.以下是一些推荐的学习资源。首先介绍几个比较有用的社区,包含了丰富的学习资料

2401_86900375的博客 1647

小波变换网文精粹:小波变换教程(十八)

小波变换网文精粹:小波变换教程(十八) 原文:ROBI POLIKAR. THE ENGINEER'S ULTIMATE GUIDE TO WAVELET ANALYSIS:The Wavelet Tutorial 网址:http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html 十八、小波合成 如果满足式3.18所示的条件,则...

yanlijun250 317

TDDFT计算软件Octopus学习笔记(二):基态计算(Si)

本文以硅为例,来进行基态计算。

陈啸的博客 7305

Android Framework SurfaceFlinger面试题及参考答案

请简述 SurfaceFlinger 在 Android 系统中的作用。 SurfaceFlinger 是 Android 系统中一个非常关键的服务。它主要负责将多个应用程序的 Surface 合成到一个屏幕显示内容中。 从应用程序的角度来看,每个应用都有自己的 UI 界面,这些 UI 界面实际上是由一系列的图层(Surface)构成。例如,一个应用可能有背景图层、按钮图层、文本图层等。应用通过向 SurfaceFlinger 提供这些 Surface 来请求显示。 SurfaceFl

大模型大数据攻城狮的专栏 1183

基于STM32F4的小波分解(Mallat算法)程序说明

注:本文是程序的说明和实现思路,代码见:https://download.youkuaiyun.com/download/hnxyxiaomeng/10301718 一、主要思路 原始信号:OrgSig 信号长度:DWT_SIG_LEN 小波分解层数:N 与MATLAB类似,小波分解后产生2个数组DWT_L和DWT_C,但定义与MATLAB不同。定义如下: DWT_L:[DWT_SIG_LEN,c...

积跬步以至千里 1万+

python:实现brutefore破解wifi(附完整源码)

python:实现brutefore破解wifi(附完整源码)

希望我的博客,能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题 5704

TensorFlow入门教程:17:正态噪声下的线性回归

TensorFlow入门教程:17:正态噪声下的线性回归

知行合一 止于至善 5169

SAPGUI 与 ADT 的时代分野:在多云架构下,谁还能代表现代 SAP 开发

摘要(149字) SAP开发工具正经历代际更迭:SAPGUI基于专有协议(NI/DIAG)的厚客户端架构难以适配多云环境,而ADT(ABAP Development Tools)通过HTTP(S)协议和Eclipse生态成为ABAP Cloud/RAP开发的唯一入口。关键差异体现在:ADT支持CDS、行为定义等云原生对象建模,天然对齐BTP的零信任网络;集成ATC、Git等DevOps工具链;而SAPGUI无法创建RAP核心对象,在跨平台、自动化方面存在硬限制。官方文档明确将ADT作为Clean Core战

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 389

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

Spring Boot 数据源与 MyBatis(-Plus) 自定义配置详解

本文详解 Spring Boot 中单数据源环境下 HikariCP 与 MyBatis-Plus 的自定义配置。通过手动声明 SqlSessionFactory,实现下划线转驼峰、日志输出、一级缓存策略等精细化控制。结合 HikariCP 核心参数调优(如最大连接数、连接生命周期),确保高性能与稳定性。适用于仅需访问单一数据库的场景,避免多数据源复杂性,兼顾性能与可维护性。

BADAO_LIUMANG_QIZHI的博客 195

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆

本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回,解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem,实现自动记录决策(如数据库选型)、跨会话智能召回,支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案,其基于Hooks自动捕获工具调用,结构化存储,可追溯、可共享、可清理,显著提升工程效率与协作一致性,是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。

米莱虾 265

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

上一篇: 小波变换网文精粹:小波变换教程(十六)
下一篇: 小波变换网文精粹:小波变换教程(十八)
deepdsp
博客等级 码龄15年 859粉丝 62原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值