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    matlab wavedec2 函数,python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解

    python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解 python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解 网上找了好多文章都没有提到这个东西，没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思...: 输入的数据 wavelet: 小波基 level: 尺度(要变换多少层) return： 返回的值要注意，每一层的高频都是包含在一个tuple中，例如三层的话返回为 [cl, (cH3, cV3,...cD3), (cH2, cV2, cD2)， (cH1, cV1, cD1)] 单单这么看可能不太好懂，所以来个实例，我的目的是把11.xlsx 里面的灰度图像进行3层的小波变换，并要提取变换后的低频分量的系数和高频分量的系数...w = ‘sym4’ # 小波基类型 l = 3 # 小波变换层次 coeffs = pywt.wavedec2(x,w,l) [cl, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2...不然可能会出现我这篇文章里面的错误 ValueError: too many values to unpack (expected 4)错误，小波变换函数 wavedec2 使用时提示的 链接：https

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    医学图像处理案例（二十二）——基于cuda的小波变换的图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...4、基于cuda小波变换的图像融合代码实现 将分享python版本代码来实现多景深医学图像融合，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

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    医学图像处理案例（二十三）——基于cuda的小波变换的3d图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...4、基于cuda小波变换的多模态医学图像融合代码实现 将分享python版本代码来融合多模态MR图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

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    语音深度鉴伪识别项目实战：音频去噪算法大全+Python源码应用

    小波变换去噪（Wavelet Transform Denoising）小波变换是一种能够同时在时域和频域中对信号进行分析的技术。...硬阈值是一种简单的置零的方法，而软阈值对于大于阈值的小波系数作了"收缩"，即都减去阈值，从而使输入-输出曲线变成连续的。在阈值选选取上，人们普遍使用软阈值。...改进的阈值是硬阈值和软阈值之间的一个折中，即当小波系数小于阈值时，不是简单地置为零，而是平滑地减小为零，当大于阈值时，小波系数幅度都减去阈值。...小波重构对处理后的系数进行逆小波变换，重构信号。逆变换公式与分解公式相反，利用处理后的系数进行信号重建。...维纳滤波在时域和频域中都可以应用，是信号处理、图像处理等领域中的一种经典方法。维纳滤波的核心思想是利用信号和噪声的统计特性，设计一个滤波器，使得滤波后的输出信号与期望信号之间的均方误差最小。

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    医学图像处理案例（十六）——基于小波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合

    1、小波变换融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...脉冲发生域的构成有脉冲发生器和临界值变化的匹配器，在神经元的内部参数Uij大于该神经元膜电位的动态临界值θij时，神经元会输出一个Yij信息。...小波变换脉冲耦合神经网络融合结果 ? 与小波变换和最大值融合策略融合结果相比，PCNN融合方法在图像细节上保留的更好。 ? 如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。

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    医学图像处理案例（十七）——基于小波变换和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合

    1、小波变换融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...3、基于小波变换和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合代码实现 我将分享python版本代码来融合红外和可见光图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用自适应PCNN最大值法，PCNN参数设置：链接系数为...小波变换自适应脉冲耦合神经网络融合结果 ? 如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。

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    医学图像处理案例（十五）——基于小波变换的医学图像融合

    今天将介绍使用小波变换来对多模态医学图像进行融合。...1、基于小波变换的图像融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...2、基于小波变换的多模态医学图像融合代码实现 我将分享python版本代码来融合多模态MR图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

    2.5K20

    医学图像处理案例（二十四）——基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...下图第一个是cuda小波PCNN融合结果，第二个是cpu小波PCNN融合结果，通过计算图像清晰度数值，可以看到融合后图像比融合前的三张图像质量都好，而计算时间cuda是8.57s，cpu是2135.46s

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    python中opencv imshow函数显示一片白色原因

    参考链接： Python OpenCV 基础 0: imshow 显示图像 imshow 显示类型 首先应当明确的是，opencv中imshow内部的参数类型可以分为两种。...（1）当输入矩阵是uint8类型的时候，此时imshow显示图像的时候，会认为输入矩阵的范围在0-255之间。...（2）如果imshow的参数是double类型的时候，那么imshow会认为输入矩阵的范围在0-1。...显示出现问题原因： 用OpenCV中imread输入照片后是一个数组对象，在进行一系列的对数组操作后数组已经变成了float类型，之后再对数组进行imshow时即出现上面的第二种情况。...con_img.dtype.type) print('con_img',con_img) cv2.imshow('con_img=',con_img) cv2.waitKey(0)  结果如下： 显示照片如下： 上面的代码是实现对图像的小波变换

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    医学图像处理案例（十四）——基于小波变换的图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 3.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...4、基于小波变换的图像融合代码实现 我将分享matlab和python版本代码来融合红外和可见光图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

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    用机器学习来预测股价（代码+文档）——2018年iNTUtion决赛大作！

    代码是： stock_data = pdr.get_data_yahoo(self.ticker, self.start, self.end) 数据去噪和小波变换 由于股票市场动态的复杂性，股票的价格数据往往充满噪音...因此很有必要把噪音从股票价格的趋势和结构中剔除出去。 去噪的方法可以是傅里叶变换，也可以是本文中使用的小波变换。 ? 小波变换的公式如上，具体的操作是: a. 做小波变换 b....把落在一个标准差之外的系数剔除掉 c. 只用新的系数，生成新的去噪后的股价数据 下图是一个用小波变换来处理时间序列数据的效果图： ?...Pywt是一个很好用的python库，用这个库来处理上述小波变换的python代码如下： x = np.array(self.stock_data.iloc[i: i + 11, j])...另外，栈式自编码器的输入层和输出层是一样的，是一种无监督学习的算法，不需要特定的人工标注数据。

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    python小波变换去噪

    一，小波去噪原理： 　　信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的...小波阀值去噪的基本问题包括三个方面：小波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。 　　(1) 小波基的选择：通常我们希望所选取的小波满足以下条件：正交性、高消失矩、紧支性、对称性或反对称性。...但事实上具有上述性质的小波是不可能存在的，因为小波是对称或反对称的只有Haar小波，并且高消失矩与紧支性是一对矛盾，所以在应用的时候一般选取具有紧支的小波以及根据信号的特征来选取较为合适的小波。 　　...(2) 阀值的选择：直接影响去噪效果的一个重要因素就是阀值的选取，不同的阀值选取将有不同的去噪效果。...(3) 阀值函数的选择：阀值函数是修正小波系数的规则，不同的反之函数体现了不同的处理小波系数的策略。最常用的阀值函数有两种：一种是硬阀值函数，另一种是软阀值函数。

    3.7K41

    小波变换编码

    path): #0是表示直接读取灰度图 img=cv2.imread(path, 0) #对img进行haar小波变换 cA,(cH,cV,cD)=dwt2(img,...'haar') #小波变换之后，低频分量对应的图像： a=np.uint8(cA/np.max(cA)*255) #小波变换之后，水平方向高频分量对应的图像： b=np.uint8...(cH/np.max(cH)*255) #小波变换之后，垂直平方向高频分量对应的图像： c=np.uint8(cV/np.max(cV)*255) # 小波变换之后，对角线方向高频分量对应的图像...： d=np.uint8(cD/np.max(cD)*255) # 根据小波系数重构回去的图像 rimg=idwt2((cA,(cH,cV,cD)),'haar') plt.rcParams...gray'),plt.title('重构图像'),plt.axis('off') plt.show() put(r'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') 算法：小波变换编码是数字地球的最有发展前途的数据压缩方法

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    《python数据分析与挖掘实战》笔记第4章

    小波变换的同是一种新型的数据分析工具，是近年来兴起的信号分析手段。...能够刻画某个问题的特征量往往是隐含在一个信号中的某个或者某些分量中，小波变换 可以把非平稳信号分解为表达不同层次、不同频带信息的数据序列，即小波系数。选取适当的小波系数，即完成了信号的特征提取。...(1)基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法主要有：基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取、 基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取、基于小波包变换的特征提取、基于适应性小波神经网络的特征提取...表4-5基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法 方法描述 基于小波变换的多尺度空间 能量分布特征提取方法 各尺度空间内的平滑信号和细节信号能提供原始信号的时频局域信息，特别 是能提供不同频段上信号的构成信息..., 'bior3.7', level = 5) #返回结果为level+1个数字，第一个数组为逼近系数数组，后面的依次是细节系数数组 4.4、数据规约 在大数据集上进行复杂的数据分析和挖掘需要很长的时间

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    Python实现“EMDEEMDVMD+Hilbert时频图”与“CWT小波时频图”

    Python实现“EMD\EEMD\VMD+Hilbert时频图”与“CWT小波时频图”   信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分，但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序，且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率...随后，短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、希尔伯特变换（HHT）等时频分析方法相继而出。   ...其中，STFT受时间窗口的影响、WT则需要自己选择小波、HHT在变换时需要预先将信号分解为平稳信号。...由于网上只有CWT小波时频图的python代码，笔者自编了不同分解算法+Hilbert时频图的代码与其比较。...  连续小波时频图是转载自知乎文章 连续小波变换(CWT)时频图绘制 python实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Dec 17 20:17

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    python 小波分解_python低通滤波器

    主要参考来源 0.小波簇类型 1.print（pywt.families) 即可显示软件内含的小波族： [‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey...，对信号的高频部分的分辨率要好于小波分析，可以根据信号的特征，自适应的选择最佳小波基函数，比便更好的对信号进行分析，所以小波包分析应用更加广泛。...2.1小波分解 只适用于低频信息 小波变换只对信号的低频部分做进一步分解，而对高频部分也即信号的细节部分不再继续分解，所以小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号，不能很好地分解和表示包含大量细节信息...从图中可以看出来，（a为低频，d为高频） 而且顺序是从叶子往上的 这个分解，最终只保留了最低的两个 2.2 小波包分解 小波包分解，则高频低频都能很好处理 小波包变换既可以对低频部分信号进行分解，也可以对高频部分进行分解...个 纵轴代表的频率结果 1204/2 = 512 hz 从512hz开始，3层小波包分解，每一个频带是 512 / 8 = 64hz 交流分量的频率在100hz和300hz 0-64 、65-128

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    数据平滑9大妙招

    小波变换的主要特点包括：多尺度分析：小波变换能够在不同尺度上分解信号，因此可以检测信号中的局部特征，从高频细节到低频整体。...数据压缩：小波变换可以用于数据压缩，通过保留主要的小波系数，可以减小数据的存储空间和传输带宽。特征提取：小波变换可以用于从信号中提取特征，用于模式识别、分类和检测任务。...小波变换有两种主要类型：连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）。...连续小波变换（CWT）是一种在不同尺度上滑动小波函数，对信号进行连续分解的方法。CWT的主要特点是它提供了连续的尺度信息，但计算成本较高。...离散小波变换（DWT）是一种通过滤波和下采样操作将信号分解成不同尺度的方法。DWT通过将信号分解成高频和低频部分，然后继续对低频部分进行分解，从而实现多尺度分析。

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