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变换分解与重构_变换和分解

单层分解 %读入信号 load leleccum; s=leleccum(1:4000); %通过db4基进行离散变换 [cA1,cD1]=dwt(s,'db4'); figure...title('Approx.coef.for db4'); subplot(324); plot(cD1); title('Detail coef.for db4'); %上图我们可以看到经过db4一层分解之后的高频信息和低频信息...3、 多层分解 上文是使用单层分解,下面使用wavedec 函数进行多层分解,并显示分解后的低 频高频信息。...%通过db4基进行三尺度分解 [c,l]=wavedec(s,3,'db4'); a1=appcoef(c,l,'db4',1); %提取尺度1的低频系数 a2=appcoef(...上文中,使用wavedec 函数对进行了db4,三尺度分解,现在,使用waverec 将原信号重构,(包括低频和高频)。

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python 波包分解_分解示意图

由于最近正好在学习用python进行分解,看的英文的pywt库的各种属性和方法及其使用示例,在这里记录下来,方便以后查阅,前面的分解部分忘了记录了,就只能从小波包分解开始了。...波包: 首先导入pywt库: >>> import pywt 一、创建波包结构: 接下来我们实例化一个波包对象: >>> x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> wp...(data=x, wavelet='db1', mode='symmetric') 首先要先检查最大分解层数: >>> print(wp.maxlevel) 3 下面开始获取波包树的子节点: 1st...2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> wp = pywt.WaveletPacket(data=x, wavelet='db1', mode='symmetric') 首先,从一个二层的波包树分解开始...要从WP树中删除一个节点,可以使用Python的del obj[x] (node . __ delitem __): >>> del wp['ad'] 于是,树中剩余的节点为: >>> for n in

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python变换去噪

一,去噪原理:   信号产生的系数含有信号的重要信息,将信号经分解系数较大,噪声的系数较小,并且噪声的系数要小于信号的系数,通过选取一个合适的阀值,大于阀值的系数被认为是有信号产生的...但事实上具有上述性质的是不可能存在的,因为是对称或反对称的只有Haar,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以及根据信号的特征来选取较为合适的。   ...二,在python中使用波分析进行阈值去噪声,使用pywt.threshold函数   #coding=gbk   #使用波分析进行阈值去噪声,使用pywt.threshold   import pywt...将大于6 的值设置为12, 小于等于阈值的值不变   三,在python中使用ecg心电信号进行去噪实验   import matplotlib.pyplot as plt   import pywt...wavelet components, to the level selected:   coeffs = pywt.wavedec(data, 'db8', level=maxlev) # 将信号进行分解

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python 分解_python低通滤波器

主要参考来源 0.簇类型 1.print(pywt.families) 即可显示软件内含的族: [‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey...,可以根据信号的特征,自适应的选择最佳基函数,比便更好的对信号进行分析,所以波包分析应用更加广泛。...2.1分解 只适用于低频信息 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 波包分解 波包分解,则高频低频都能很好处理 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...,3代表分解3层,'dmey'使用meyr plot(tt) %画波包树图 wpviewcf(tt,1); %画出时间频率图 看右图,matlab生成的结果

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python图像多层分解_Python中图像分解与重构以及灰度图加噪

Python中图像分解与重构以及灰度图加噪 Python中图像分解与重构以及灰度图加噪 最近需要做小波分解相关的东西,博客这里做一个简单的记录 灰度图的分解与重构: from PIL import...Image import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import imshow import numpy as np # 库...im = cv2.resize(im, (256, 256)) img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32) # 对图像进行分解...), plt.title(“HL”) plt.subplot(224), plt.imshow(HH, ‘gray’), plt.title(“HH”) plt.show() 结果如下: 对图像进行重构...中图像分解与重构以及灰度图加噪相关教程 用python给你带来你的桃花运,详细解析画一棵表白树!

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系数

幸运的是,早在七十年代,A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深入研究为变换的诞生做了理论上的准备,而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的基...《十讲(Ten Lectures on Wavelets)》对的普及起了重要的推动作用。...(Wavelet)这一术语,顾名思义,“”就是的波形。所谓“” 是指它具有衰减性;而称之为“”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。...基于波分析的压缩方法很多,比较成功的有波包最好基方法,域纹理模型方法,变换零树压缩,变换向量压缩等。 (2)在信号分析中的应用也十分广泛。...文章名:变换 在百度文库搜一下。 [YC,YS]=wavedec2(Y,2,'db1'); Y为要分解的图像矩阵,2为分解的层数,?db1'为采用的基 返回两个矩阵YC和YS。

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变换和阈值法去噪

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,同样变换是将信号分解为一系列的波函数的叠加(或者说不同尺度、时间的波函数拟合),而这些小波函数都是一个母经过平移和尺度伸缩得来的,如下图...在多分辨分析中,如正交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...在以上过程中,基和分解层数的选择,阈值的选取规则,和阈值函数的设计,都是影响最终去噪效果的关键因素。...因此在应用时要格外注意处理好两者之间的矛盾,选择一个合适的分解尺度。 通常分解的频段范围与采样频率有关。若N层分解,则各个频段大小为Fs/2/2^N 。...对于更多阶的分解也是以此类推的。 3、阈值的选取 在域,有效信号对应的系数很大,而噪声对应的系数很小。噪声在域对应的系数仍满足高斯白噪分布。

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Python分解质因数

分解质因数 每个合数都可以写成几个质数相乘的形式,其中每个质数都是这个合数的因数,把一个合数用质因数相乘的形式表示出来,叫做分解质因数。如30=2×3×5 。分解质因数只针对合数。...把一个合数分解成若干个质因数的乘积的形式,即求质因数的过程叫做分解质因数。 分解质因数只针对合数。(分解质因数也称分解素因数)求一个数分解质因数,要从最小的质数除起,一直除到结果为质数为止。...分解质因数的算式叫短除法,和除法的性质相似,还可以用来求多个数的公因式。...# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 22 10:13:53 2020 自定义函数:python分解因数 @author: Administrator

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阈值去噪

目录 1.概念 2.原理 3.影响降噪效果的因素 3.1基的选择 3.2分解层数的选择 3.3阈值的选择 3.4阈值函数的选择 4.MATLAB代码 参考文献 ---- 1.概念 波分析即用Mallat...阈值去噪过程为:(1)分解过程,即选定一种对信号进行n层分解;(2)阈值处理过程,即对分解的各层系数进行阈值处理,获得估计系数;(3)重构过程,据去噪后的系数进行重构,获得去噪后的信号...阈值去噪过程 分解重构过程 分解:X->ca3,cd3,cd2,cd1;重构:ca3,cd3,cd2,cd1->X。...---- 3.影响降噪效果的因素 3.1基的选择 在对信号进行分解时需要选择合适的基,由于没有任何一种基可以对不同类型的信号达到最优的分解效果,因此,如何选择基成为分解的一个重点...3.4.1硬阈值函数 当系数的绝对值大于给定阈值时,系数不变;小于阈值时,系数置零。

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去噪程序c语言,去噪c语言程序

去噪c语言程序 1、阈值去噪理论阈值去噪就是对信号进行分解,然后对分解后的系数进行阈值处理,最后重构得到去噪信号。...该算法其主要理论依据是:变换具有很强的去数据相关性,它能够使信号的能量在域集中在一些大的系数中;而噪声的能量却分布于整个域内。...因此,经分解后,信号的系数幅值要大于噪声的系数幅值。可以认为,幅值比较大的系数一般以信号为主,而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。...阈值收缩法去噪的具体处理过程为:将含噪信号在各尺度上进行分解,设定一个阈值,幅值低于该阈值的系数置为0,高于该阈值的系数或者完全保留,或者做相应的收缩(shrinkage)处理。...最后将处理后获得的系数用逆变换进行重构,得到去噪后的信号. 2、阈值去噪c语言程序此程序是用于信号处理分析,突出奇异值的前段处理,对信号进行波包分解,用C语言实现的,仅供参考。

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去噪「建议收藏」

去噪方法就是一种建立在变换多分辨分析基础上的新兴算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的系数去除,保留原始信号的分解系数,...相比于以往的其他去噪方法,变换在低信噪比情况下的去噪效果较好,去噪后的语音信号识别率较高,同时去噪方法对时变信号和突变信号的去噪效果尤其明显。 去噪的重要特点: 低熵性。...由于变换有形式多样的基可供选择,所以可以针对不同的应用场合选取合适的基函数,以获取最佳的去噪效果。...去噪的关键是第二步中对各尺度下系数进行去噪处理,根据系数处理规则的不同,去噪的常见方法可分为以下几类: 1)模极大值去噪法; 2)基于各尺度下系数相关性进行去噪(屏蔽去噪法); 3)阈值去噪法...文中也重点对该方法进行了研究,在此基础上提出了一种改进的基于分解尺度的阈值算法,并通过实验仿真进行效果验证。 模极大值去噪法主要适用于信号中混有白噪声,且信号中含有较多奇异点的情况。

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傅里叶变换到变换

本文按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>变换的顺序,记录傅里叶变换到变换的演化过程。 一、傅里叶变换 傅里叶变换的不足: 对非平稳过程,傅里叶变换存在局限性。...三、变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!没错,变换就有着这样的思路。...STFT是给信号加窗,分段做FFT;而直接把傅里叶变换的基给换了——将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。...变换 如前边所说,做的改变就在于,将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。 这就是为什么它叫“”,因为是很小的一个。...: 然而衰减的就不一样了: 以上,就是的意义。

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变换通俗解释版

下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->变换的顺序,讲一下为什么会出现这个东西、究竟是怎样的思路。...“把整个时域过程分解成无数个等长的小过程,每个小过程近似平稳,再傅里叶变换,就知道在哪个时间点上出现了什么频率了。”这就是短时傅里叶变换。 看图: ?...这个基函数会伸缩、会平移(其实是两个正交基的分解)。缩得窄,对应高频;伸得宽,对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。...如前边所说,做的改变就在于,将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。 ? 这就是为什么它叫“”,因为是很小的一个嘛~ ?...比如你至少还要知道有一个“尺度函数”的存在,它是构造“波函数”的关键,并且是它和波函数一起才构成了多分辨率分析,理解了它才有可能利用做一些数字信号处理;你还要理解离散变换、正交变换、

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