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
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
错误信息还算简单，解包成太多的值，意思就是说你要赋值的变量多了，你的 values 少了
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。
机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率，在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率，本文要介绍的AlphaAI项目就是其中之一，AlphaAI使用栈式神经网络的架构（stacked neural network architecture ）来预测多只股票的价格。
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。
数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让 数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。
📷 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pywt import dwt2, idwt2 def put(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.m
[‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey’]
对数据进行平滑处理的方法有很多种，具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法：
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，无法分析频率随时间变化的情况。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。
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
小枣君：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课。今天给大家推荐一篇文章，看了之后，也许就会找到打开这门课的正确方式。
wavelet 小波 decomposition 分解 approximation 近似值 coefficient 系数 discrete 离散的 low-pass filter 低通滤波器 high-pass filter 高通滤波器 orthogonal 正交的
会有很多的数据冗余，并且数据量太大，系统会无法承载，数据的传输也是一个很大的问题。因此，会对图像进行压缩，常用的图像压缩技术有 JPEG，本质上就是基变换，也就是使用更好的基来重现图像。
小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。
注：本文是程序的说明和实现思路，代码见：https://download.csdn.net/download/hnxyxiaomeng/10301718
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
本文主要给定一小段音频，通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。音频的采样率为44100，
我们知道，EEG信号可以分为delta、theta、alpha、beta、gamma等频带，而所谓的跨频率耦合（cross-frequency coupling, CFC），实际上是不同频带EEG的幅度/相位之间的关系。因此，CFC可以分为3类：相-相耦合（phase-phase coupling，PPC）、相-幅耦合（phase-amplitude coupling，PAC）以及幅-幅耦合（amplitude-amplitude coupling，AAC）。目前的研究已经表明，CFC现象可以在海马、前额叶、感觉皮层等脑区观察到，CFC被认为是空间和时间记忆编码、感知信息整合等高级认知功能的一种潜在机制。
http://blog.csdn.net/iamoyjj/archive/2009/05/15/4190089.aspx
一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就可以实现去噪。然而，同时会失去图像的部分细节。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。） 一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。（在第三节小波变换的地方我会再形象地讲一下傅里叶变换）
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。 一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。 下面我们主要将傅里叶变换的不足。即我们知道傅里叶变化可以分析信号的频谱，那么为什么还要提出小波变换？答案“对非平稳
本文介绍了数据挖掘中的聚类算法，包括K-means、WaveCluster、DBSCAN等算法，以及这些算法的应用案例。同时，也对各种聚类算法的优缺点进行了比较分析。
做完FFT（快速傅里叶变换）后，可以在频谱上看到清晰的四条线，信号包含四个频率成分。
1、网址：https://airsheet.wps.cn/docs/python/quickstart.html
存在着大量的小波变换，每个适合不同的应用。完整的列表参看小波相关的变换列表，常见的如下：
[r,c]=size(y1); %根据低频融合算法进行图像融合
图像融合是综合两幅或者多幅图像的信息，以获取同一场景下更加准确、更加全面、更可靠的图像描述。图像融合可以克服单一图像在几何、光谱、和空间分辨率等方面存在的局限性。
现有的基于深度学习的图像超分往往采用更深、更宽的架构提升重建图像质量，这就导致了更大的计算量、更慢的推理速度。尽管也有研究员设计轻量型网络用语图像超分，但往往造成性能损失。
1. 求小波变化系数时a b怎么取? 小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的，也可能是相互之间互相依赖，这种依赖性可能是有结构的，也可能是按某种概率分布排列的，也可能是某种函数形式。图像
BM3D（Block-matching and 3D filtering，3维块匹配滤波） 2007-TIP-Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering
注意：此时可能有人会说图像显示一样大小，虽然显示一样大，但是查看图像变 量会发现I、I1和I2的大小会发现已经实现了缩放，只是显示一样大小而已。
这是两个函数组合的反常积分。我们用这样一个例子来说明，就是一个人一天的进食和消化情况。
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
小波函数有：haar小波函数、Daubechies小波函数、Biorthogo小波函数等，可以根据实际情况调用
小波变换（Wavelet Transform，WT）是一种新的变换分析方法，其继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了后者窗口大小不随频率变化的缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
数学上有一个常用神秘专有名词“基”，那么什么是“基”呢？举个例子：在平面直角坐标系中的的一个点(x, y)的坐标可以表示为x\cdot{(1, 0)} + y\cdot{(0, 1)}，这里的(1, 0)$和$(0, 1)就是二维直角坐标系中的基，因为任意的点都可以通过这两个向量的加权进行表示。
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