能量谱也叫能量谱密度，能量谱密度描述了信号或时间序列的能量如何随频率分布。能量谱是原信号傅立叶变换的平方。
Google Wave的设计初衷是让人们互相发送信息，一起编辑文档，但用户对此感到困惑，很快就以失败告终。Google Wave持续了大约一年时间，于2010年8月被关闭。
早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。
4.c的结构:c=[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|H(N-2)|V(N-2)|D(N-2)|…|H(1)|V(1)|D(1)]
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。
作者尝试了基于 wavelet 来构建一个去中心化的博客，也算是迈向 w3 过程中的一个尝试。
这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之或者 help WFILTERS
由于最近正好在学习用python进行小波分解，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，前面的小波分解部分忘了记录了，就只能从小波包分解开始了。 小波包： 首先导入pywt库：
这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体办法可以：db1、db2、……db45、haar.
这是一篇挺老的论文了，98 年诞生的。主要是利用图片的 Haar wavelets （小波）特征 + SVM 来进行目标检测，这在当时是很 novel 的一个方法。论文中的 Haar-wavelet 特征也是 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 这篇论文中提出的 Haar 特征的前身。
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
http://maiqiuzhizhu.blog.sohu.com/110325150.html copyright jhua.org
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，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。
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。
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。
主要原因就在于，三维矩阵中，第一维度代表行，第二维度代表列，第三维度代表页，当第三维度为1时，代表只有1页，自然缩减为二维。当第一维度为1时，代表只有一行，但是每页都有，所以，从物理的角度没有缩减为二维。
作者：陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法，不需要改动原来网络的结构，故可以兼容现有的深度神经网络，有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper，第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能，然而，性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度，这严重限制了深度网络在资源受限的平台（如手机，移动嵌入
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。
ALL Snow Removed: Single Image Desnowing Algorithm Using Hierarchical Dual-tree Complex Wavelet Representation and Contradict Channel Loss
今天介绍的这篇文章是亚马逊发表的时间序列预测工作，详细介绍了不同domain（时域、频域）做attention的差异，总结出不同类型的时间序列，在哪个domain做attention效果最好，并基于这些发现，提出了新的时间序列预测模型TDFormer。
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。
去噪（Noise Removal），首先要认识噪声类型和形成，然后结合噪声特点进行去噪。 首先噪声类型如下表：
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
curl -XDELETE 'http://192.168.0.8:29200/_all'
regex1.3允许禁用Unicode等影响性能的特性，这可以减少超过1MB的二进制文件大小，将编译时间缩短一半，并将依赖关系树减少到一个包。
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
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] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
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）
denoise中也取得了很好的效果，不过理论阐述会比较繁琐，如BLS-GSM-Wavelet。
一种非局部去噪方法Non-local method[1]，可以归类到spatial method中，另外用的比较多的还有transform method，基于transform method的方法在image denoise中也取得了很好的效果，不过理论阐述会比较繁琐，如BLS-GSM-Wavelet。
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。
摘要:云检测不仅是一项具有挑战性的任务，而且在图像处理中也起着重要作用。由于云的多样性和下垫面的复杂性，目前大多数云检测方法仍然面临着很大的挑战，特别是在检测薄云方面。因此，我们提出了一种检测 GaoFen-1 WFV 图像中云像素的方法。在我们的方法中，使用深度网络来学习多尺度全局特征，从而将特征学习过程中获得的高级语义信息与低级空间信息相结合，从而将图像分类为云和非云区域。此外，为了充分利用图像的结构信息，特别是云的纹理信息，可以有针对性地学习，使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息，以帮助网络学习。此外，我们还利用暗通道先验并通过向网络中的多尺度特征图添加注意机制来设计连续多尺度空间注意模块，以提供一致的性能改进。实验结果表明，所提出的网络在不同场景下表现良好。
📷 1、点击[命令行窗口] 📷 2、按<Enter>键 📷 3、点击[Wavelet 1-D] 📷 4、点击[File] 📷 5、点击[Example Analysis] 📷 6、点击[Noisy Signals] 📷 7、点击[with sym 4 at level 5] 📷 8、点击[View] 📷 9、点击[Figure Toolbar] 📷 10、点击[View] 📷 11、点击[Default Display Mode] 📷 12、点击[Show and Scroll] 📷 13、点击[Analy
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：
本文介绍Pyradiomics的使用方法，和安装时遇到的坑。上一篇文章（医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇）介绍了Pyradiomics支持的图像类型和组学特征类型，将医学图像和Mask用作PyRadiomics的输入，对原图和经过滤波的派生图像进行影像组学特征提取，之后可以对组学特征进行进一步分析。
code来源：https://github.com/JohannesBuchner/imagehash 外文原文：https://fullstackml.com/wavelet-image-has
本文讨论了压缩感知（CS）的基本原理和其在图像处理领域的应用，包括老式的压缩、图像稀疏表示、超分辨率、去噪、图像恢复等内容。CS通过一个简单而优雅的方法，即对信号进行测量，再对测量结果进行解码，以实现压缩感知。这种方法突破了传统Nyquist-Shannon采样定理的限制，可以在不损失信息的情况下大幅度降低数据的存储和传输成本，在许多实际应用中都具有重要的意义。
结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像，另一张为失真后的影像，二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标，像是峰值信噪比（PSNR），结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
本文探讨了压缩感知（CS）的基本原理和应用，以及基于CS的图像压缩方法。传统压缩方法通过减少表示数据的位数来压缩，而CS通过寻找一种可以稀疏表示数据的算法，从而在图像压缩、信号处理、通信、机器学习等领域具有广泛的应用前景。
这是 PaperDaily 的第31篇文章 [ 自然语言处理 ] Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications @jerryshi 推荐 #Knowledge Graph 本文对当下流行的 Knowledge Graph Eembedding 进行汇总，主要介绍了两大类，Translational Distance Models 和 Semantic Matching Models，简要叙述了每中方式下的算法。最后又给出
当然，有算法方面的改进。也正是 Rust 语言让项目组的人思考更清晰，找出更有效的算法。
今天介绍一个用于处理古气候时间序列分析的Python库--Pyleoclim,摆张图片在这里吧，介绍十分明确，我是用来分析古气候序列数据的
使用深度学习架构会更好的解决这个问题。目前看深度学习远远超过了传统的去噪滤波器。在这篇文章中，我将使用一个案例来逐步解释几种方法，从问题的形成到实现最先进的深度学习模型，然后最终看到结果。
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