小波重构系数

matlab实现小波变换系数重构

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 2 2024-07-22

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

改进小波系数提取函数

这是一个自编的Matlab函数，专为处理小波变换后的系数分块设计。一般情况下，一幅图像经过一次小波分解后会生成一组一维系数，这对初学者来说可能不够直观。该函数可以将这些系数分块成四组二维系数，并提供逆操作函数的附加说明。

Matlab 2 2024-07-19

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

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

小波变换在Matlab中的数据流重构示意图

小波重构数据流示意图。通过Matlab实现小波变换的数据流重构示意图，展示了c(n, m)，p2(n)，q1(n)，p2(n)，q1(n)，2，2，2，LL，LH，HL，HH，q2(m)，2，2。

Matlab 2 2024-07-17

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

lifting小波变换

MATLAB中，lifting小波变换是一种有效的信号处理技术，常用于信号压缩和特征提取。

Matlab 0 2024-08-10

matlab实现小波变换中的原始信号低频与高频系数

matlab实现小波变换中的原始信号低频与高频系数

Matlab 2 2024-07-31