wavelet

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我一直在使用R包wavethresh来获得小波变换和小波包变换。我可以很容易地得到小波变换的系数。但是，我无法管理获取小波基。我现在使用的是标准小波滤波器：Daubechies Least Asymmetric。这里是我的代码为小波样本变换： data <- cos(1:512/(10*pi)) wave <- wd(data) 和小波包变换： wave <- wp(Temperatu

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windows phone 8 TTS - 如何将语音保存到wav文件

使用windows phone 8 TTS API，是否有记录/保存来自tts SpeechSynthesizer的语音输出？

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如何在R中使用小波变换实现时间序列数据的ARX（AutoRegressive with Exogenous）模型？

有时间序列数据上，我想建立一个ARX model.The数据是这样的： Time Volume 00:00hr 4632131 01:00hr 4564653 02:00hr 6313986 ....... ....... ....... ....... 23:00hr 7986456 谁能帮我解决了上述问题。用于上述时间序列外源输入是： -6446

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傅立叶变换 - 图像局部补丁

我仍然不清楚傅里叶变换。我知道它代表了图像的频率信息，我可以使用傅立叶变换重建图像。说，我有一个图像我（x，y）。它的傅里叶变换是F（I）。我想从（x1，y1）开始并在（x2，y2）结束时重建该图像中的小矩形区域，而不重构整个图像。难道只能从F（I）重建一个小补丁吗？

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使用matlab中的wden函数进行小波去噪的例程

我今天在读报告，其中讨论了从温度测量中测量湖泊的热储存量，以减少温度波动的影响，这可能会混淆热量短期变化的估计值存储器中，使用小波去噪程序（daubechies 4小波，单个重新缩放，在小波工具箱中的wden函数上使用的最小/最大阈值），其中应用了2级小波滤波。这种技术可以使水温的时间变化更加平滑，同时保留昼夜热量增益和损失的模式。从这些描述中，考虑到我的温度测量类似于 load sumsin;

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如何计算图像的逆平稳小波变换？

我了解前向平稳小波变换及其在对角线，垂直和水平分量上的实现方式。实际上，我已经实施了。我不明白的是，给定垂直，对角线和水平分量的图像的逆静止小波变换算法究竟是什么？我一直无法找到该算法的简单解释，如果有人能提供帮助，我将不胜感激。

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matplotlib小波分析输出的基本绘图

由于python模块pywt，我在实践中发现了小波。我浏览过some examples of the pywt module usage，但我无法把握关键步骤：我不知道如何显示小波分析与matplotlib的multidimensionnal输出，基本上是这样。这是我试过了，（给定一个pyplot斧ax）： import pywt data_1_dimension_series = [0,

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在matlab中添加“真正的shannon小波”用于连续小波变换

我是MATLAB新手，我想在MATLAB中使用“Real Shannon小波”进行连续小波变换。 MATLAB中有没有什么方法可以将“Real Shannon Wavelet”添加到wavemngr中，因此我可以通过使用函数“cwt”来简单地执行CWT。

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matlab中的小波分解和重构

通过使用小波工具箱，可以分解和重构时间序列， load leleccum; s = leleccum(1:3920); % decomposition [c,l] = wavedec(s,3,'db5'); % Reconstruction a0 = waverec(c,l,'db5'); 由此可知，如何从系列中去除特定的频率？例如，一旦我将系列分解为其频率分量，我如何在重建之前

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C/C++小波库，非GPL

理想情况下，我想找到的是与多种小波类别（如GSL）的简单，直接的界面，但它有一个许可证，允许我在专用软件中使用它。 top answer here列出了10个小波库，然而除了一个外，其他所有程序都在GPL下获得许可，并且the one that isn't似乎有点重量级，小波计算包含在较大的图像处理功能中（我没有这样做）。无论如何，我希望有更多的选择。我也发现this，看起来很酷，但它假设一个支