本篇文章给大家谈谈db小波包c语言，以及db2小波对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、基于小波包变换的高光谱影像目标识别算法与实现
- 2、如何对测得的加速度用db4小波对结构进行小波包分解
- 3、
- 4、关于小波db2和db4在c语言中的实现?
- 5、Matlab中小波包分解程序代码不会,小波包能量分析,好的回答疯狂加分...
- 6、小波包变换的图像压缩算法
基于小波包变换的高光谱影像目标识别算法与实现
如基于小波变换，可提取信号在不同分级上的小波分量特征值，可利用特征值匹配方法实现了高光谱影像的分类（李新双等，2006）。
而对于基于小波包变换的高光谱影像地物光谱特征提取与目标识别，相关研究更少。根据高光谱数据的特点和目标识别提取的需要，本章在比较选择基本小波、确定边界处理方法、分解层数、小波包变换的实现等方面进行了分解。
对原始影像F（t）进行小波变换分解，得到：高光谱遥感影像信息提取技术 式中：Di（F）代表混合光谱系数；Di（f）代表纯净光谱系数；Di（z）代表噪声系数。常用的小波包系数降噪方法有硬阈值和软阈值两类（吕瑞兰等，2004）。
CEM）算法，该算法根据目标光谱，放大特定方向信号，缩小其他背景信号，从而实现目标探测，适用于小目标探测，但CEM探测器难以将目标端元信号与噪声信号分离（杜博，2010）。
目标区域包含背景或是背景区域包含目标颜色。导致直接识别的结果产生杂色点或是目标轮廓残缺不全、具有空洞等情况，通常用形态学的开与闭来解决。方法是：将识别出来的区域扩大一定宽度的面积，此步骤会合并部分许多岛礁。
如何对测得的加速度用db4小波对结构进行小波包分解
1、小波包分析是小波分析的延伸，其基本思想是让 信息能量集中，在细节中寻找有序性，把其中的 规律筛选出来，为信号提供一种更加精细的分析 方法。
2、计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数j，运用matlab 分解算法将含有噪声图像进行j层小波分解，得到相应的小波分解系数。
3、因而小波包变换分解在特征提取中具有很好的应用潜力。
4、T=wpdec（y，5，db40）；对信号y进行小波包分解，层数为5，得到的T为小波树，plot一下就可看到 a10=wprcoef（T，[1，0]）；a10是对节点[1，0]进行重构后得到的信号。
5、+1）*10+1 小波是将一维的信号变换成为 几个 一维的信号。变成2维了 他们的本质都是将信号分解为不同的部分，这些部分也可以组成原本的信号。
请求高人解答matlab小波包降噪问题,急急急,,,
计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J，运用Matlab 分解算法将含有噪声图像进行J层小波分解，得到相应的小波分解系数。
照道理应该是DWT的层，不过如果要定位准确建议使用SWT，多分辨分析或者小波包分解用的都是抽样计算的DWT，信号特征随层次变化可能会有偏移，即DWT的平移敏感性，对定位的准确性很有影响。
实际上小波分析根本就不是这么用的，matlab中小波分析就很少和频率挂钩，建议你别再和频率较劲了，那是纯频域的概念，我觉得甚至不适合来描述小波的概念。
貌似对，其实实际应用中是有不少问题滴，如吉布斯效应，平移敏感性问题，频率混叠等，最终wprcoef对任一节点进行重构滴结果，有很大成分是原始信号中对应频段中根本没有或被歪曲，由小波变换造成滴***相。
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。
不管分解几层，matlab的小波分析都是使用同一个滤波器的，频率段的变化是使用信号点减半的方式实现的，不是使用不同滤波器实现的。
关于小波db2和db4在c语言中的实现?
1、重构后的x（即y）和原始x是不等的，那么两个不同信号他俩分解后为啥会相等？当x和y相等（或误差很小）时ca和ca2一样，即如果你不修改原ca或修改尽量比较小的时候x和y相差不大，则ca和ca2可能接近或近似相等。
2、【1】db4小波中的4应该是小波的分解阶数。
3、你可以打开小波基来看看它们的数值，画出图来看的话更加直观，附图是我画的，是cdf7/9小波基，和matlab里面的bior4类似。db、sym都是小波的名称，或者说是“族”，后面的数字可以看作是这个族里面的长幼次序了。
4、滤波器系数就是个一维数组，可以很容易用wfilters函数得到滤波器组的四个滤波器系数，[Lo_D，Hi_D，Lo_R，Hi_R] = wfilters（db2）； 由于是正交小波，分解和重构滤波器互为逆序。
5、cd2是没有量纲和物理意义的。上面的语句是提取小波系数的，而工具箱的图是用重构的数据的，你可以使用w***erec函数实现工具箱的功能。
Matlab中小波包分解程序代码不会,小波包能量分析,好的回答疯狂加分...
1、对信号y进行小波包分解，层数为5，得到的T为小波树，plot一下就可看到 a10=wprcoef（T，[1，0]）；a10是对节点[1，0]进行重构后得到的信号。貌似没有对那一层重构这一说法吧，只能是对某层的某个节点进行重构。
2、实际上小波分析根本就不是这么用的，matlab中小波分析就很少和频率挂钩，建议你别再和频率较劲了，那是纯频域的概念，我觉得甚至不适合来描述小波的概念。
3、计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数j，运用matlab 分解算法将含有噪声图像进行j层小波分解，得到相应的小波分解系数。
4、照道理应该是DWT的层，不过如果要定位准确建议使用SWT，多分辨分析或者小波包分解用的都是抽样计算的DWT，信号特征随层次变化可能会有偏移，即DWT的平移敏感性，对定位的准确性很有影响。
5、可以用wenergy计算各频带占总信号中能量的比重，总信号能量值为100，其他的就是百分比的数值了，这叫能量值。如果是要计算功率的那种绝对能量，就平方除点数好了。
小波包变换的图像压缩算法
1、无损压缩阶段：早期的图像压缩技术主要集中在无损压缩算法上，即压缩图像文件大小而不损失图像质量。其中最著名的算法是无损预测编码算法，如LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法和Huffman编码算法。
2、首先对图像进行小波分解，然后，对低频分量进行压缩比不大的DCT变换；对不同方向不同分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对反变换和解码后的系数进行小波重构。矢量量化过程中的码书设计***用的是LBG算法。
3、每次对一幅图像小波提升算法变换以后，图像便分解为4个大小为原来四分之一的子图像，除了低频子图像以外，其他子图像都包含一定方向的边缘特性，代表了图像在该方向上的纹理特征。
4、该算法在对彩色图像进行水印处理方面达到较好的效果，健壮性良好。
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