專題講座——小波變換(編輯修改稿)
2025-06-15 13:49 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ?。? dwt2函數(shù) ?功能： 2D離散小波變換 ?格式： [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) ?說(shuō)明： cA近似分量， cH水平細(xì)節(jié)分量， cV垂直細(xì)節(jié)分量， cD對(duì)角細(xì)節(jié)分量 示例 1：對(duì)圖象做 2D小波分解 load woman。 nbcol=size(map,1)。 [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,39。db139。)。 cod_X=wcodemat(X,nbcol)。 cod_cA1=wcodemat(cA1,nbcol)。 cod_cH1=wcodemat(cH1,nbcol)。 cod_cV1=wcodemat(cV1,nbcol)。 cod_cD1=wcodemat(cD1,nbcol)。 dec2d=[cod_cA1,cod_cH1。cod_cV1,cod_cD1]。 subplot(1,2,1)。 imshow(cod_X,[])。 subplot(1,2,2)。 imshow(dec2d,[])。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 wavedec2函數(shù) ?功能： 2D信號(hào)的多層小波分解 ?格式： [C,S]=wavedec2(X,N,’wname’)。 [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。 ?說(shuō)明：使用小波基函數(shù)或指定濾波器對(duì) 2D信號(hào) X進(jìn)行 N層分解 idwt2函數(shù) ?功能： 2D離散反小波變換 ?格式： X=idwt2(cA,cH,cV,cD,’wname’) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,’wname’,S) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 說(shuō)明：略 示例： 2D小波重構(gòu) load woman。 sX=size(X)。 [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,39。db439。)。 A0=idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,39。db439。,sX)。 subplot(1,2,1)。 imshow(X,[])。 Title(39。Original Image39。)。 subplot(1,2,2)。 imshow(A0,[])。 Title(39。Image using idwt239。)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 示例 load woman。 nbcol=size(map,1)。 [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,39。db139。)。 cod_X=wcodemat(X,nbcol)。 cod_cA1=wcodemat(cA1,nbcol)。 cod_cH1=wcodemat(cH1,nbcol)。 cod_cV1=wcodemat(cV1,nbcol)。 cod_cD1=wcodemat(cD1,nbcol)。 nbcol=size(cod_X,1)。 [xcA1,xcH1,xcV1,xcD1]=dwt2(cA1,39。db139。)。 xcod_cA1=wcodemat(xcA1,nbcol)。 xcod_cH1=wcodemat(xcH1,nbcol)。 xcod_cV1=wcodemat(xcV1,nbcol)。 xcod_cD1=wcodemat(xcD1,nbcol)。 xdec2d=[xcod_cA1,xcod_cH1。xcod_cV1,xcod_cD1]。 dec2d=[xdec2d,cod_cH1。cod_cV1,cod_cD1]。 subplot(1,2,1)。 imshow(cod_X,[])。 subplot(1,2,2)。 imshow(dec2d,[])。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 waverec2函數(shù) ?功能： 2D信號(hào)的多層小波重構(gòu) ?格式： X=waverec2(C,S,’wname’) X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) ?說(shuō)明：略 示例：兩層分解重構(gòu) load woman。 [c,s]=wavedec2(X,2,39。sym439。)。 a0=waverec2(c,s,39。sym439。)。 subplot(1,2,1)。 imshow(X,[])。 Title(39。Original Image39。)。 subplot(1,2,2)。 imshow(a0,[])。 Title(39。Image using idwt239。)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用 ? 分解過(guò)程：選定一種小波，對(duì)信號(hào)進(jìn)行 N層小波（包）分解； ? 作用閥值過(guò)程： 選擇一個(gè)閥值， 并對(duì)細(xì)節(jié)系數(shù)作用 ? 重建過(guò)程：將處理后的系數(shù)經(jīng)過(guò)小波（包）重建原始信號(hào)； 如何選擇一個(gè)閥值是關(guān)鍵 ? 缺省的閥值確定模型 ? BirgeMassart策略確定模型 ? 小波包中的 penalty閥值 ? …. 本課程不做介紹 基于 Matlab的示例 基于小波變換 load noisdopp。 x=noisdopp。 [c,l]=wavedec(x,5,39。db439。)。 ca=wrcoef(39。a39。,c,l,39。db439。,5)。 index=l(2)+1:l(7)。 c1=c。 c1(index)=c(index)/3。 x2=waverec(c1,l,39。db439。)。 subplot(311)。 plot(x)。 title(39。Original Signal39。)。 subplot(312)。 plot(ca)。 title(39。Recover Signal39。)。 subplot(313)。 plot(x2)。 title(39。Recover with dimming39。)。
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