多尺度小波
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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
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2024-08-19
Matlab实现多尺度二维小波变换
wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。
语法：
[C, S] = wavedec2(X, N, 'wname')
[C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D)
参数：
X：输入图像
N：分解层数
'wname'：小波名称
Lo_D：低通分解滤波器
Hi_D：高通分解滤波器
返回值：
C：小波系数矩阵
S：簿记矩阵，包含分解过程的信息
Matlab
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2024-05-20
多尺度一维分解-小波变换Matlab实现
多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)
Matlab
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2024-05-23
多尺度图像边缘检测的小波变换优化
利用Matlab源代码实现基于小波变换的多尺度图像边缘检测，通过优化算法提升检测精度。
Matlab
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2024-07-20
Matlab环境下的二进小波图像多尺度边缘检测代码
这是一段适用于Matlab软件的二进小波图像多尺度边缘检测代码，经过亲自测试，效果非常显著，强烈推荐给所有对此感兴趣的人使用。
Matlab
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2024-08-19
MATLAB实现多算法小波图像融合
基于MATLAB的小波图像融合（多种算法）是一种先进的图像处理方法，适合学习和研究图像融合技术的用户。将涵盖多种常用的小波变换算法，并提供详细的MATLAB实现步骤。通过多种算法的对比与应用示例，帮助用户理解不同算法在图像融合中的表现与效果。学习这方面的内容，您可以下载相关代码和资料以作参考。
Matlab
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2024-11-05
小波变换多聚焦图像融合技术探析
小波变换技术在多聚焦图像融合中具有重要应用。通过小波变换，可以有效整合多个聚焦图像，提升图像的清晰度和信息丰富度。
Matlab
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2024-09-14
Matlab实现单尺度和多尺度Retinex算法程序
这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。
Matlab
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2024-07-22
MATLAB实现音频信号处理中的多小波技术
音频信号处理的MATLAB实现中，多小波技术展现了其独特的优势和应用前景。通过多小波分析，可以更精确地捕捉和处理音频信号中的细微特征，为音频处理技术的进一步发展提供了新的可能性。
Matlab
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2024-08-01
多尺度关联规则挖掘的尺度上推算法研究论文
多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。
数据挖掘
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2024-10-12