wavelet

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我在dev C++中创建了一个项目，编译时我得到了这个错误。 [连接子错误]未定义参考`dwt_sym（标准::矢量> &，整型，的std :: string，性病::矢量> &，性病::矢量> &，性病::矢量> & ）” 这是我的代码： #include <iostream> #include <fstream> #include "wavelet2d.h" #include <vect

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小波分解结构是什么意思？

运行代码： >> load('matlabF.mat') >> f f = 4 6 10 12 8 6 5 5 >> [c,l] = wavedec(f,3,'haar'); >> c c = 19.7990 2.8284 -6.0000 2.0000 -1.4142 -1.4142 1.4142 0 >> l

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创建Gabor滤波器

喜的朋友，请参考下面的链接，并帮助我在用我得到的Gabor滤波器GB大小57上面的代码清除我的疑问Gabor滤波器 Create a Gabor filter by applying Gabor equation using matlab 这里*取决于xmax和ymax的值。我得到xmax = 9和ymax = 28。这是对的吗？？？？使用上述代码的gabor过滤器的大小是多少？也请解释为什么我们

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小波系数的四叉树分解

在小波分解中检索图像系数（包括近似值和详细值）后，我希望quadtree结构适用于适用和详细的系数。但每次我都会得到相同的错误。请帮忙。我试图让3的权力，而不是2，但它coudnt帮助。可能是我在某个地方出错了。 code for image decomposition X=imread('abc.tif'); close all clf image(X) colormap('de

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逆小波变换[/ xpost信号处理]

主要问题：如何反转scipy.signal.cwt()函数。我已经看到Matlab有一个反向连续小波变换函数，它将通过输入小波变换返回数据的原始形式，尽管您可以滤除不想要的切片。 MATALAB inverse cwt funciton 由于SciPy的似乎并不具有相同的功能，我一直在试图找出如何取回数据以相同的形式，同时消除噪声和背景。我该怎么做？我试着将它平方去除负值，但是这给了我值大的

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使用2d Haar小波变换软阈值处理的图像去噪（C++）

我想通过哈尔变换实现基本的二维小波变换之一。我将此应用于图像去噪问题。我恢复的结果有一些黑色块和somw白色块。我想我坚持软阈值的一部分没有正常化。这里是我的代码： #include "StdAfx.h" #include "WaveletDenoising.h" #include <cmath> WaveletDenoising::WaveletDeno

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Python中cwt（）的等价物是什么？（连续一维小波变换）

我想计算具有不同尺度和时移的信号的小波。在Matlab中使用cwt()功能（连续1-d小波变换）在Wavelet Toolbox提供我可以指定我想作为参数传递给CWT（）的（多个）标，并且将返回所有可能的timeshifts： x = [1, 2, 3, 4]; scales = [1, 2, 3]; wavelet_name = 'db1'; coefs = cwt(x,scales,

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在Matlab的cwt（）中指定时间转换参数？（连续一维小波变换）

我想计算一个具有给定尺度和时移的信号的小波。在Matlab中使用cwt()功能（连续1-d小波变换）在Wavelet Toolbox提供我可以指定我想作为参数传递给CWT（）的（多个）标，并且将返回所有可能的timeshifts： x = [1, 2, 3, 4]; scales = [3]; wavelet_name = 'db1'; coefs = cwt(x,scales, wave

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风险斯坦无偏估计（当然）去噪信号

我希望用风险（当然）去噪信号斯坦无偏估计。我有个1维信号。我正在使用小波将信号分解为多个近似和细节系数级别。去噪原始信号，我需要对细节系数的每一个层次或做它的细节系数可最后一级将做的工作做一个阈值？

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使用Daubechies函数去噪脑电信号

我有一个脑电信号，它包含眨眼假象，我读了一些参考文献，并知道可以检测到眨眼并使用小波变换去除它们，但我不知道它是如何做到的，如何检测眨眼？在将EEG信号转换为小波系数之后，为我准备任何教程，我应该怎么做以及可以使用哪种daubechies来做到这一点？谢谢！