是否可以在MATLAB/python中通过将输入信号与特定的小波(在不同尺度上)进行卷积来计算离散小波变换？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

小波变换和小波阈值法去噪

傅里叶是将信号分解成一系列不同频率的正余弦函数的叠加，同样小波变换是将信号分解为一系列的小波函数的叠加(或者说不同尺度、时间的小波函数拟合)，而这些小波函数都是一个母小波经过平移和尺度伸缩得来的，如下图...CWT连续小波变换 CWT步骤：首先选择一个小波基函数，固定一个尺度因子，将它与信号的初始段进行比较；通过CWT的计算公式计算小波系数（反映了当前尺度下的小波与所对应的信号段的相似程度）；改变平移因子...在不同的尺度和时间下，分别构造了尺度函数向量组合小波函数向量组，也即是尺度函数向量空间V与小波函数向量空间W，在一定层次下，信号在尺度空间做卷积所得到的是信号的近似、低频信息，信号在小波空间W做卷积所得到的是信号的细节...在多分辨分析中，如正交小波变换可以等效为一组镜像滤波的过程，即信号通过一个分解高通滤波器和分解低通滤波器，自然的高通滤波器输出对应的信号的高频分量部分，称为细节分量，低通滤波器输出对应了信号的相对较低的频率分量部分...因此可以通过小波系数、或者原始信号来进行评估能够消除噪声在小波域的阈值。

3.4K2 1

医学图像处理案例（十四）——基于小波变换的图像融合

今天将简单介绍使用小波变换来对多模态图像进行融合。...2、小波变换特点介绍小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...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。

6.9K4 2

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

《python数据分析与挖掘实战》笔记第4章

小波变换具有多分辨率的特点，在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，通过伸缩和平移等运算过程对信号进行多尺度聚焦分析，提供了一种非平稳信号的时频分析手段，可以由粗及细地逐步观察信号，从中提取有用信息...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。...把不同分解尺度上信号的能量求解出来，就可以将这些能量尺度顺序排列，形成特征向量供识别用基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取方法利用小波变换的信号局域化分析能力，求解小波变换的模极大值特性来检测...，将最佳子空间的嫡值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，可以用于目标识别基于适应性小波神经网络的特征提取方法基于适应性小波神经网络的特征提取方法可以把信号通过分析小波拟合表示，进行特征提取...利用小波变换可以对声波信号进行特征提取，提取出可以代表声波信号的向量数据，即完成从声波信号到特征向量数据的变换。

1.4K2 0

时频分析方法及其在EEG脑电中的应用

图2 振荡特性用振荡来表征大脑活动最常见的方法是用傅里叶变换测量给定频率下的活动量。该方法通过将不同频率的正弦波与EEG数据卷积来测量其在给定频率下的振幅。...图3 Morlet小波及其与正弦波的关系卷积就是在一段时间内重复地做点积。如图4所示，通过在EEG信号上滑动或移动小波来实现的。...例如，在图4中，我们将图1的第一次trial和一个6 Hz的小波进行卷积，捕捉所有6 Hz的振荡，这些振荡在0 ms附近更大。对于TF分析，卷积实际上是用复Morlet小波来进行的。...将EEG信号与复数Morlet小波进行卷积，得到一个复数的时间序列。在数学上，卷积过程可以用以下公式来表征：其中M对应振幅，其中ϕ表示相位的角度，e是自然对数的底，i是虚单位。...虽然我们用6 Hz的小波来说明卷积过程，但这个过程可以用不同特征的小波（例如，不同频率）来重复，从而允许研究人员在时间和频率上捕捉EEG信号的振幅和相位信息。因此，仔细选择小波的特征是很重要的。

1.2K2 0

手动实现一维离散数据小波分解与重构

’) 本文同样考虑的是离散数据的小波变换使用。...通过手动matlab编程实现小波变换”塔式分解”与”重构”来深刻了解小波变换实现的内在含义。之后，借助matlab自带的一系列相关小波变换程序来实现”时频分析”和”小波去噪”。...整个的多级分解过程如图2所示：图2：离散信号小波多级分解示意图注意：不同组的高通和低通滤波中都有这样的一个规律：两者的区别只是高通滤波器中第2个值是负数而已；数都是一样的。...整个分解过程我们清楚了，现在我们引入一些专业的名词：在离散数据中，一组低通高通滤波器，其实就是”小波基函数”！取不同的小波基函数其实就是滤波器里面的数值不同而已。最常用的”haar小波基”。...下面我们就利用haar小波基，在matlab里手动实现小波分解与重构： matlab手动实现小波分解程序： clc ; clear; % 每次修改这里的原始数据, 个数最好是2^n % x = [9

8174 0

信号时域和频域相关原理

FFT、与其复共轭乘积以及 IFFT 的过程后，结果看似与原始信号在幅度上一致，但相位有所不同。...这种现象可以通过理解 FFT、复共轭和 IFFT 在处理信号时的作用来解释。 FFT 和复共轭的乘积：对一个信号进行FFT，得到的是该信号在频域的表示。...将这个频域表示与其复共轭相乘，基本上是在计算每个频率分量的能量（功率谱）。因为复共轭乘积消除了原始信号中的任何相位信息，只留下幅度信息。...IFFT的作用：IFFT（逆傅立叶变换）的目的是将频域的数据转换回时域。当你对一个只包含幅度信息的频域信号（没有相位信息）进行IFFT时，理论上你应该得到一个能量集中在零点的脉冲信号。...但由于初始信号是一个简单的正弦波，其频域表示集中在特定的频率点，IFFT的结果将试图重建一个时域信号，其形式为一个频率相同但相位可能不同的正弦波。

2381 0

图像的变换——dwt、idwt、wcodemat、dwt2、idwt2、wavedec2、waverec2

X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中 [cA,cD] = dwt(x,LoD,HiD) 分别使用指定的低通和高通滤波器计算小波分解 [cA,cD] = dwt(…,...;plot(s); %函数subplot的作用是在标定位置上建立坐标系 title('原始信号'); %下面用haar小波函数进行一维离散小波变换 [ca1,cd1]=dwt(s,'haar')...s=noissin(1:1000); ls=length(s); %计算信号点的个数ls %对s进行一维连续小波变换，把返回系数存到矩阵w中 w=cwt(s,[12.12,10.24,15.48,1.2,2...“wname”是包含小波名称的字符串。 [CA，CH，CV，CD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 计算二维小波,使用指定的过滤器作为输入进行上述分解： Lo_D是分解低通滤波器。...句法： [C,S] = wavedec2(X,N,wname) 返回矩阵X在N级的小波分解，使用字符串“wname”中命名的小波。

1.2K2 0

音视频知识图谱 2022.09

梯度上升（VANILLA GRADIENT ASECENT [2013]）使用标准的反向传播，可以计算出模型损失相对于权值的梯度。...平滑梯度（SMOOTHGRAD [2017]）如果输入图像首先受到噪声干扰，则可以为每个版本的干扰输入计算一次梯度，然后将灵敏度图平均化。优点：会得到更清晰的结果。缺点：运行时间更长。...离散小波变换（Discrete Wavelets Transform）脊波变换（Ridgelet Transform）曲波变换（Curvelet Transform）轮廓波变换（Contourlet...分类：小波变换图像增强高通滤波：高频信号可以通过，而低频信号不能通过。通过小波逆变换将同态滤波处理的低频分量和经自应阈值噪、改进模糊增强的高频分量得到增强处理后的红外图像。...标准小波变换图像增强：小波理论具有低熵和多分辨率的性质，『处理小波系数』对降噪有一定作用，噪声主要在高通系数中呈现，对高低通子带均需要增强对比度和去噪处理。

4123 0

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

今天将介绍使用cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络来对多景深图像进行融合。...2、小波变换特点介绍小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...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。...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。

1882 0

《信号与系统》很难？也许你应该看看这篇文章

时间域波形混乱的输入信号在f域是整齐的容易看清楚的。这样你就可以计算了。" "同时，时间域的卷积在f域是简单的相乘关系，我可以证明给你看看。"...设计物理上的系统函数(连续的或离散的状态)，有输入，有输出，而中间的处理过程和具体的物理实现相关，不是这们课关心的重点(电子电路设计?)。信号与系统归根到底就是为了特定的需求来设计一个系统函数。...，所以实际中不存在)，做出这样的一个信号处理设备，我们就可以通过输入的脉冲序列得到几乎理想的原始的语音。...由于时频都是离散的，所以在做变换的时候，不需要写出冲击函数的因子离散傅立叶变换到快速傅立叶变换----由于离散傅立叶变换的次数是O(N^2)，于是我们考虑把离散序列分解成两两一组进行离散傅立叶变换，变换的计算复杂度就下降到了...再说一个高级话题: 小波。在实际的工程应用中，前面所说的这些变换大部分都已经被小波变换代替了。什么是小波？

1.7K3 0

Matlab短时傅里叶变换和小波变换的时频分析

一段时间没写公众号，今天正好有个朋友发了一段语音，可以用来做信号分析，故分享一下MATLAB短时傅里叶变换和小波变换的时频分析简介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，短时傅里叶变换在matlab中，短时傅里叶变换的分析函数为spectrogram，其使用情况如下：功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。...Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。 Fs---采样频率Hz，如果指定为[]，默认为1Hz。 S---输入信号x的短时傅里叶变换。...F---在输入变量中使用F频率向量，函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关的最近的DFT容器(bin)中。...小波变换首先，在matlab中，小波变换的分析函数为cwt，其使用情况如下：功能：实现一维连续小波变换的函数。

1.8K3 0

基于深度学习网络的运动想象BCI系统及其应用

研究人员经过调研发现，以往对MI-EEG信号进行分类的方法，由于缺乏时频特征，分类效果不是很理想。在该项研究中，研究人员采用离散小波变换(DWT)对脑电信号进行变换，并提取其有效系数作为时频特征。...对提取出来的脑电波信号进行DWT变换，得到其频域频谱。然后利用LSTM和GRNN计算频率特征并进行分类。 ?...图3 国际10-20系统的电极位置C3，C4和Cz位置离散小波变换该项研究中，研究者采用Daubechies博士提出的Daubechies小波来提取脑电图信号的特征。...研究者具体采用db4小波提取脑电信号的主要特征。在小波分解中，将原始信号分别输入到低通滤波器g[k]和高通滤波器h[k]。低通滤波器保留了原始信号的一致性，高通滤波器保留了原始数据的可变性。...离散小波变换分解重组如图4所示，小波变换的多分辨率分析如图5所示。 ? 图4 离散小波分解与重构 ?

1.2K1 0

医学图像处理案例（二十二）——基于cuda的小波变换的图像融合

今天将介绍使用cuda小波变换来对多景深图像进行融合。...2、小波变换特点介绍小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...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。

1601 0

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

2、小波变换特点介绍小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...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。...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。

2621 0

用于 BCI 信号分类的深度特征的 Stockwell 变换和半监督特征选择

他们通过 VGG19 在全频段（8-30 Hz）中实现了 95.71% 的最大准确度。此外，参考文献中通过 Morlet 小波变换获得的时频图像[35]。...显然，集成方法的质量可以通过其准确性和多样性来定义[41]。在参考文献中。...小波变换被提出来通过将数据分解成几个尺度来克服与傅里叶变换相关的问题，每个刻度代表信号的特定分辨率。小波变换的缺点是选择最优母小波和丢失数据的绝对相位。...假设x ( n T),n = 0 , 1 , ⋯ , N− 1是离散时间信号通过对连续信号进行采样获得x ( t )其中T是采样周期。离散斯托克韦尔变换源自输入信号的离散傅里叶变换 (DFT)。...为了评估 Stockwell 变换的有效性，将 Stockwell TFM 的结果与 Morlet 小波变换和 STFT 进行了比较，在最近的研究中显示出比其他母小波更好的结果[27 , 33 , 73

8872 0

深度学习工具audioFlux--一个系统的音频特征提取库

目录时频变换频谱重排倒谱系数解卷积谱特征音乐信息检索 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...基于傅里叶变换实现的类似小波变换效果，CWT的高效算法为频域小波函数计算filterBank和频域数据做dot运算，如果把小波函数当做一种特殊的窗函数，可以产生类CWT效果，即伪小波变换，如果窗函数建立可调频带的参数...（库中尚未实现），可以等效小波变换。...FST - 快速S变换，S变换的离散基2实现。 DWT - 离散小波变换，相对CWT而言，频率基于2的变换。...SWT - 稳态小波变换，类似小波包变换，分解出的信号和原信号长度一致。下面是一个CQT和NSGT变换下不同刻度的简单对比图。图片很明显，NSGT-Octave比CQT要清晰、聚焦一些。

2.1K11 0

基于MATLAB的语音信号处理

同时，通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行估计和判别。例如，根据语音信号的短时参数，一级不同语音信号的短时参数的性质对一段给定的信号进行有无声和请浊音的判断、对语音信号的基音周期进行估计等。...为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。...采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样，才能正确地重建波它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。...市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。...这就用到了一个关键的函数，希尔伯特变换。在数学与信号处理的领域中，一个实值函数的希尔伯特变换是将信号s(t)与1/(πt)做卷积，以得到s'(t)。

1.2K1 0

基于EEG的癫痫自动检测: 综述与展望

经离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT)得到的子带信号中, 可以提取对应频带小波系数的均值、方差、极值、均方根、递归能量效率(Recursive energy efficiency...Huan等通过计算统一尺度下离散CWD的频谱差变化并与阈值比对, 实现89.5%棘/尖波检出率....Li等利用双重密度离散小波变换并提取各个分量的非线性特征, 并使用ANOVA选择Hurst参数、模糊熵等作为分类特征, 采用SVM进行分类....Reddy等计算可调Q因子小波变换所得小波分量的中心相关熵, 并采用RF、LR、多层感知机等模型进行癫痫信号识别....例如, Avcu等提出的seizureNet通过傅里叶变换将原始信号转换成时频图再利用卷积层学习实现癫痫自动检测.

1.2K3 1

神经网络与傅立叶变换有关系吗？

在数学中，变换技术用于将函数映射到与其原始函数空间不同的函数空间。傅里叶变换时也是一种变换技术，它可以将函数从时域空间转换到频域空间。例如以音频波为例，傅里叶变换可以根据其音符的音量和频率来表示它。...但是在现实生活中，大多数问题都是从离散采样的信号中产生的，为了找出这种信号变换的系数，我们需要执行离散傅里叶变换 (DFT)。...卷积神经网络中的傅立叶变换卷积神经网络中卷积层是主要基础组件，在网络中，任何卷积层的主要工作是将滤波器（卷积核）应用于输入数据或特征图，对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过滤器的权重。...使用傅里叶变换可以将层计算转换为频域中的元素乘积，网络的任务将是相同的，但是可以通过使用傅里叶变换来节省计算器的能量。综上所述，我们可以说卷积层或卷积层的过程与傅里叶变换有关。...为了在任何卷积神经网络中应用傅里叶变换，我们可以对输入和滤波器进行一些更改。

6973 0

Matlab系列之小波分析基础

前言原本想把MATLAB里关于概率论的相关进行记录，不过概率论学得不好，感觉在该部分的表达上还存在很大不足，就放弃了相关的篇章，直接开始了本篇，本篇主要是记录小波分析的一些东西，小波分析的原理就不细说了...，所以还是老样子，主要介绍小波分析在MATLAB中的相关知识，不足之处请指出。...小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier...MATLAB提供了小波分析工具箱，在主界面的命令窗口输入：wavemenu，就可以打开工具箱，如下所示。 ?...常用的就是小波基函数、连续小波变换及其应用、离散小波变换及其应用、小波包变换、信号和图像的多尺度分解、基于小波变换的信号去噪、信号压缩，在上图也可以找到与这些对应的选项。

4.6K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭