upcoef命令的使用格式包括：1. Y=upcoef(O,X,'wname',N) 2. Y=upcoef(O,X,'wname',N,L) 3. Y=upcoef(O,X,'Lo_R, Hi_R',N) 4. Y=upcoef(O,X,'Lo_R,Hi_R',N,L) 5. Y=upcoef(O,X,'wname') 6. Y=upcoef(O,X,Lo_R,Hi_R)，其中O='a'表示低频，O='d'表示高频。
matlab实现小波变换系数重构
相关推荐
小波变换中重构系数的Matlab实现
重构系数函数的使用方法如下：1. X=wrcoef(‘类型’,C,L,’波名’,N) 2. X=wrcoef(‘类型’,C,L,Lo_R,Hi_R,N) 3. X=wrcoef(‘类型’,C,L,’波名’) 4. X=wrcoef(‘类型’,C,L, Lo_R,Hi_R) 其中，类型为‘a’表示低频，类型为‘d’表示高频。
Matlab
0
2024-08-25
Matlab小波变换实现
这是一个使用Matlab语言实现小波变换的程序。
Matlab
2
2024-05-28
使用Matlab实现小波变换进行高频系数提取
高频系数提取的Matlab命令格式如下：1. 使用detcoef(C,L,N)进行提取。2. 可通过A=detcoef(C,L)进行简化。
Matlab
0
2024-09-13
二维小波变换分解和重构算法实现
本代码提供了二维小波变换的二级分解和重构算法。算法从头实现，未使用任何库函数。代码提供了明确的手写卷积函数和其他核心功能，可以直接下载并使用。
Matlab
3
2024-06-01
二维离散小波变换与重构在MATLAB中的实现
本研究通过MATLAB程序实现了二维离散小波变换及其重构，深入阐述了其原理和应用。此外，对不同的小波和边缘扩展方法进行了比较分析，包括小波系数的能量分布、均值、方差和信噪比等统计指标，以进一步了解小波变换的特性。
Matlab
2
2024-05-30
Matlab实现二维小波变换的快速分解与重构算法
使用Matlab实现非正交二次样条二维小波的快速分解与重构。这个编程例子展示了可分离的二维小波在Matlab中的实现方法。函数包括了二维小波分解和重构功能，通过逼近矩阵和水平、竖直细节信息矩阵来描述原始图像的分解和重建过程。在实现过程中使用了Wavelet Toolbox中的多个函数，如wconv、wextend和wkeep，同时也应用了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。测试结果表明，该算法成功地对256x256大小的图像进行了四级二维小波分解。
Matlab
0
2024-08-04
Matlab程序实现连续小波变换
欢迎同道朋友参与讨论连续小波变换在Matlab中的实现。
Matlab
2
2024-07-26
小波变换及其Matlab实现示例
小波变换及其Matlab实现程序适合初学者学习。
Matlab
0
2024-08-23
matlab实现多尺度二维小波-小波变换
多尺度二维小波命令格式如下：1. [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’)，2. [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。
Matlab
0
2024-08-19