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我要计算具有不同尺度和时移的信号的小波。 在Matlab中,使用Wavelet Toolbox中提供的cwt()函数(连续一维小波变换),我可以将我想要的尺度指定为cwt()的参数,它将返回所有可能的时移: x = [1, 2, 3, 4]; scales = [1, 2, 3]; wavelet_name = 'db1'; coefs = cwt(x,scales, wavelet_
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我目前正在开发一个使用 SFinGe 方法(由 Maltoni、Maio 和 Cappelli 提供)链接生成合成指纹的库:http://biolab.csr.unibo.it/research.asp?organize=Activities&select=&selObj=12&pathSubj=111%7C%7C12& 其中一个步骤要求我将不同的 gabor 过滤器应用于图像,图像中的每个
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我编写了一个程序来构建 3 波段小波变换矩阵的一部分.但是,鉴于矩阵的大小为 3^9 X 3^10,MATLAB 需要一段时间才能完成构建.因此,我想知道是否有办法改进我正在使用的代码以使其运行得更快.我在运行代码时使用 n=10. B=zeros(3^(n-1),3^n);v=[-0.117377016134830 0.54433105395181 -0.0187057473531300 -0
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scipy.signal.cwt 的文档 说: scipy.signal.cwt(data, wavelet, widths) 小波:函数小波函数,它应该有 2 个参数.第一个参数是返回向量的点数将有 (len(wavelet(width,length)) == length).第二个是宽度参数,定义小波的大小(例如标准高斯偏差).查看满足这些条件的 rickerrequirement
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我正在尝试在 C 中实现小波变换,但我以前从未这样做过.我读过一些关于小波的文章,理解了“增长子空间"的想法,以及 Mallat 的单边滤波器组本质上是同一个想法. 然而,我被困在如何实际实现 Mallat 的快速小波变换上.这是我目前的理解: 高通滤波器 h(t) 为您提供细节系数.对于给定的尺度 j,它是母小波 W(t) 的反射、扩张和归一化版本. g(t) 是弥补差异的低通
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我对具有以下 theta 的图像应用了 Gabor过滤器-{0,45,90,135}.但是在相同的方位角下得到的图像完全相同! 我希望应用 theta = 90 的Gabor过滤器的结果与使用 theat = 45 的Gabor过滤器的方向会有所不同,但是在使用具有不同特征的Gabor过滤器之后 theta ,我得到的图像的方向没有差异! 我使用Gabor过滤器错了吗?因为我希望根据G
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我正在尝试编写代码以实现离散小波变换(haar wavelet dwt),而无需在python中使用包. 到目前为止,我已经找到了一个链接,它们在其中实现了类似的功能,该链接是这个小波变换的实现对吗?.它在运行时不会给出任何错误,但最终结果是不正确的.我运行的代码是: def离散HaarWaveletTransform(x):N = len(x)输出= [0.0] * N长度= N>1个
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我有一个每小时数据集正在使用的代码,想要显示正确的小波图,但是我无法根据自己的喜好对其进行调整.我想更改x轴和y轴,并设置一个颜色栏.但是,仅当未激活颜色栏时,我已经成功更改了x轴.如果是这样,那么我将无法更改x轴.另外,我还没有找到一种成功的方法来更改y轴,使其之间的值大于自动生成的值.预先感谢您的帮助 library(biwavelet) # used for wavelets
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我正在使用程序中的小波,并且使用包wavelets使用函数dwt创建时间序列的DWT.此函数返回类dwt的对象,该对象是具有许多插槽的S4对象:W,V,levels,filter等. 如何将W作为矢量访问? 解决方案 @将允许您访问S4对象的插槽. 因此,如果您的对象称为wave,则wave@W应该可以为您提供矢量. 请注意,通常最好的方法是不直接访问插槽,而是通过访问器
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我想使用rollapply或rollapplyr将modwt函数应用于我的时间序列数据. 我熟悉rollapply/r的工作原理,但是我需要一些帮助来设置输出,以便在使用rollapply时可以正确存储结果. waveslim软件包中的modwt函数采用一个时间序列并将其分解为J层,对于我的特定问题J = 4,这意味着我将从单个时间序列中获得4组系数,并存储在5个列表中.这个清单我只关
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我有3个时间序列,可以将小波变换应用于滚动窗口.滚动窗口采用单个长度为200的时间序列,并对前30个样本对其应用waveslim::modwt函数.这将输出5个我只感兴趣的列表(d1,d2,d3,d4),每个列表的长度为30.可以在此处找到一个简单的示例: library(waveslim) J
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我正在寻找FFT的替代方法,以便在python中创建频谱图分析仪.我听说小波变换比短时FFT更快,并且提供了更好的时间精度.我读了这篇Wikipedia文章,其中介绍了Java中的Haar小波变换实现: https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform#Code_example 我将其残酷地转换为python,但是我不知道
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我可以使用fft获取说"ahhhh"的人的1秒钟加载音频文件的频率,相位和幅度,然后重新创建它. 我现在想做的是在1秒的音频文件中找出每个频率的开始位置和结束位置,并将数据放入数组中 示例:100hz从0.23秒到0.34秒开始, 104.34hz开始于.35秒,结束于.37秒. fft可以这样做吗?还是需要转移整个程序才能使用小波?八度中还有一些小波示例可以显示如何完成我要完成的工作
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我已经生成了下面图像中张贴的非平稳信号,我有两个问题: 1-为什么尽管红色的第一个信号x1的频率在代码第12行的公式中为15,却只有4个峰值? 2-为什么显示的信号之间不连续?换句话说,我希望这四个信号能够顺利链接,并且每个信号都在上一个信号终止的位置开始,但是并没有发生,例如,x1终止于.25,x2终止于.25但BUT和BOT彼此不接触.我希望每个信号都将在其结束的确切位置开始.
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我是Matlab和信号处理的新手.我已经写了下面发布的代码.我不明白的是,代码开头的time soecification部分.我不为什么在指定时间间隔或持续时间时我们为什么需要采样,我认为只需指定以下内容即可: t = (0: 0.2: 1.0) for an example, 为什么我需要采样之类的东西来绘制诸如固定信号之类的东西. 另一个问题是,这段代码给我一个错误,提示paran
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在cwt()中,我可以指定要使用的小波函数.这对cwt()的速度有何影响? 解决方案 这里是一个基准,我使用 -singleCompThread 选项,当启动MATLAB强制它使用单个计算线程时. cwt()被传递了一个1,000,000个样本的信号,并被要求计算1到10的比例.我的CPU是i7-3610QM. 使用的代码: clear all %% Benchmark pa
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我想问一些与我的最后一个问题有关的问题,所以我不想在另一个主题中发帖.我的问题包含一个代码,因此我不能将其发布为注释.因此,我必须将我的旧问题修改为一个新问题.请看一下并提供帮助.谢谢. 我是FFT和DSP的新手,我想问一些关于在Matlab中计算FFT的问题.以下代码来自Matlab帮助,我刚刚消除了噪音. 我可以选择不同于NFFT的信号L的长度吗? 我不确定是否正确使用了wi
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我正在尝试使用Matlab小波工具箱中提供的功能来创建图像的多级离散小波分解,提取系数,对其进行处理,然后将其重新组合回图像中. 我尝试使用许多功能,但是似乎没有一个功能可以满足我的需求.这些是执行此操作的步骤. 使用wavedec2将图像分解为[C,S]. [C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 然后,我必须使用detcoef2从[C,S]中提取细节系数
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我有一个数据向量,其中包含-20到20范围内的整数. Bellow是具有以下值的图: 这是来自矢量数据的96个元素的样本.从上图可以看出,大多数元素位于-2、2区间. 我想消除数据中的噪音.我要消除低振幅峰,并保留高振幅峰,即类似于索引74的峰. 基本上,我只是想增加高振幅峰和低振幅峰之间的对比度,并且是否有可能消除低振幅峰. 您能建议我这样做吗? 我已经尝试过
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我写了一个程序来构造3波段小波变换矩阵的一部分.但是,鉴于矩阵的大小为3 ^ 9 X 3 ^ 10,MATLAB需要一段时间才能完成构造.因此,我想知道是否有一种方法可以改善我正在使用的代码,以使其运行更快.我在运行代码时使用n = 10. B=zeros(3^(n-1),3^n); v=[-0.117377016134830 0.54433105395181 -0.018705747353
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