模糊小波变换法

摘要：列出门函数、单边指数函数和阶跃函数这三种具体信号的连续小波变换与傅里叶变换的表达式,并通过表达式对连续小波变换与傅里叶变换进行比较．结果表明：傅里叶变换是线性变换,具有统一性和相似性,但不具有局

基本概念有点问题,将灰色图像经过小波变换是不能变到频域的,小波变换不是纯频域的变换,一直都是小波域,没有脱离时空域.同理也不能说经过逆小波变换变换到空间域,因为它本身就没完全脱离空间域.小波变换后得到

没有人规定在信号处理中必须要使用傅里叶变换或者小波变换.对于这两种变换来说,他们侧重要解决的问题是不同的.\x0d在傅里叶变换中,如果一个信号在实数域满足勒贝格可度量条件（Lebesgue-measu

I=imread('**.bmp');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像')

clear%清理工作空间loadwoman;%装入原图像X1=X;%复制map1=map;%复制figure;%新建窗口image(X1);%显示图像colormap(map1);%设置色彩索引图ti

你在网站http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5237上下载能得到

小波变换的优点：　　(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)　　(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性　　(3)小波变换具有“变焦”特

（1）简单的说,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,可聚焦到信号的任意细节

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法.该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价.它具有结果清晰,系统性强的特

我毕设就是做的基于小波变换调制信号的区分,这个我还是知道的,提取特征分为几个.一是零中心归一化瞬时幅度的频谱最大值,二是包络平方值的两倍包络均值平方之差.三是瞬时频率的方差.四是大小波系数的方差,五是

这个去程序员开发网上去找应该有

[YC,YS]=wavedec2(Y,2,'db1');Y为要分解的图像矩阵,2为分解的层数,‘db1'为采用的小波基返回两个矩阵YC和YS.Yh2=detcoef2('h',YC,YS,2);这是提

MATLAB自带wavlet（小波处理工具箱）,你可以调用进行使用再问：那请问怎么评价使用不同小波和level的降噪效果呢？不知道选哪个效果好啊……谢谢！再答：这个一般要自己尝试几次了。。。或者找本小

一般情况下,这个阈值函数的选取与噪声的方差是紧密相关的.通常情况下,现在论文中的噪声都是选用高斯白噪声.被噪声污染的信号=干净的信号+噪声,由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的,因此在小波域

http://hi.baidu.com/ray_xran/blog/item/72336a0d655708c67bcbe1a2.html

CWT重构个啥?可以计算得到该尺度CWT变换结果对应的频率,但不能得到该尺度对应频率段的信号,要得到信号只能用DWT,重构DWT的结果系数可以得到信号.再问：那么DWT怎么得到我对应的那个频段的信号啊

重建核说明了小波变换的冗余性.即在（a,b）半平面内各点小波变换的值是相关的.点（a0,b0）处的小波变换值可以由（a,b）半平面内各点小波变换的值来表示.Kψ反映了两者的相关程度,称为重建核；当a=

楼上说的正确,的确是共轭转置.主要原因是：wavread读入的音频文件以行向量表示数据,即每列表示一个声道（两列表示左右声道）,而FFT默认是要对每一列进行傅里叶变换,因此要进行转置,再FFT处理.

离散二进小波变换算法在计算图像的离散二进小波变换时,采用的小波函数为二次样条小波函数,它可以看做平滑函数.与二次样条函数对应的滤波器系数见表1.其中G,H分别是对应于二次样条函数的高通、低通滤波器,D

小波变换和小波分析的不同,你可以参考傅里叶变换和傅里叶分析,所谓的分析,是进行变换之后分析数据,变换的目的不一定是分析,也可能是解方程等,大体如此