基于DSP的语音与图像的97、53小波分解与重构.pdf
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基于DB3的小波分解与重构.doc
基于DB3的小波分解与重构
姓名：姜博然 学号：101座机电话号码 专业：控制科学与工程
本次试验使用MATLAB实现对一特定信号用不同小波进行分解，提取各层的高低频系数，画出各系数波形，并重构。
C代表原信号的低频信息，D代表原信号的高频分量。
构建原始信号：
t 0:1:100*pi;
s sin 3*t +sin 0.3*t +sin 0.03*t ;
subplot 6,2,1 ;plot s ;
title 原始信号s ;
[c,l] wavedec s,5,db3 ;
% %提取小波分解的低频系数
a5 appcoef c,l,db3,5 ;
a4 appcoef c,l,db3,
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基于Matlab的小波分解、去噪与重构.docx
《现代信号处理》
大作业
基于Matlab的小波分解、去噪与重构
目录
TOC\o1-3\h\z\u一作业内容及要求 3
1.1作业内容 3
1.2作业要求 3
二系统原理 3
2.1小波变换原理 3
2.2阈值去噪原理 3
三系统分析及设计 5
3.1图像分解 5
3.2高频去噪 5
3.3图像重构 6
四程序编写 7
4.1main函数 7
4.2分解函数 9
4.2.1二维分解函数 9
4.2.2一维分解函数 10
4.3卷积函数 10
4.4采样函数 11
4.4.1下采样函数 11
4.4.2上采样函数 11
4.5重构函数 12
4.5.1二维重构函数 12
4.5.2一维重构函数
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基于Matlab的小波分解、去噪与重构解剖.docx
《现代信号处理》
大作业
基于Matlab的小波分解、去噪与重构
目录
一 作业内容及要求 3
1.1 作业内容 3
1.2 作业要求 3
二 系统原理 3
2.1 小波变换原理 3
2.2 阈值去噪原理 3
三 系统分析及设计 5
3.1 图像分解 5
3.2 高频去噪 5
3.3 图像重构 6
四 程序编写 7
4.1 main函数 7
4.2 分解函数 9
4.2.1 二维分解函数 9
4.2.2 一维分解函数 10
4.3 卷积函数 10
4.4 采样函数 11
4.4.1 下采样函数 11
4.4.2 上采样函数 11
4.5 重构函数 12
4.5.1 二维重构函数 12
4.
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基于Matlab的小波分解、去噪与重构解析.docx
《现代信号处理》大作业基于Matlab的小波分解、去噪与重构一作业内容及要求1.1 作业内容用小波对图像进行滤波分解、去噪，然后重构。1.2 作业要求用小波对图像进行滤波分解、去噪，然后重构。具体要求：(1) 被处理图像可选择：woman, wbarb, wgatlin, detfingr, tire.；(2) 可以选择db等正交小波、或双正交小波（或用几种小波）；(3) 用选用小波的分解滤波器通过定义的卷积函数conv_my( )对图像二维数组进行小波分解，并进行下采样，获取CA、CV、CD、CH等分解子图；(4) 对高频信号子图进行去噪处理，可以采用软阈值、硬阈值等方法；(5) 用选用小波
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《 基于DSP Builder的信息的多小波分解的研究》范文.docx
《基于DSPBuilder的信息的多小波分解的研究》篇一
一、引言
随着信息技术的飞速发展，信号处理技术已成为众多领域中不可或缺的一部分。在信号处理领域，多小波分解作为一种有效的信号分析工具，其应用越来越广泛。DSPBuilder作为一种硬件描述语言和设计工具，为多小波分解的硬件实现提供了可能。本文旨在研究基于DSPBuilder的信息的多小波分解，以期为信号处理技术的发展提供新的思路和方法。
二、多小波分解技术概述
多小波分解是一种基于小波变换的信号处理方法，它利用多尺度分析技术将信号分解为一系列具有不同特性的子带信号。与传统的单小波变换相比，多小波分解具有更好的频域局部性、方向性、逼
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基于二维经验模态分解的小波阈值图像去噪 .doc
基于小波变换图像去噪方法研究
学院：精仪学院
学号：1013202061
姓名：杨伟明
基于小波变换图像去噪方法研究
本文提出一种新的图像去噪方法，采用二维经验模态分解(BEMD),将图像分解到本征模态函数域，即将图像分解成一系列的本征模态分量(IMF)和一个残差。然后对高频的IMF分量用小波去噪中的阈值方法进行处理，把经过阈值处理的高频IMF分量和低频的IMF以及残差进行叠加，得到重构后的信号，即去噪信号。Matlab平台下的仿真实验表明,基于BEMD变换的去噪具有较好的自适应能力，形式简单，应用方便灵活，不受傅立叶变换及小波函数选择的限制。
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小波图像分解与重构自编的程序.doc
用自编的程序实现小波图像分解与重构收藏
去年11月发布了一系列有关小波变换和图像处理的文章，把学习小波过程中的心得体会和编写的程序放在网上和大家共享交流。半年来，感谢大家的关注和帮助，在相互的讨论交流中，我不断地从大家提出的问题中拓展自己的知识面，对小波的理论及其应用有了更深入的了解和掌握。根据和大家讨论交流中发现的问题，对博客中的程序进行修正。有关小波图像分解和重构的两篇文章中分享的程序，存在下列问题：
（1）程序所用的小波函数只有非标准的Haar小波，其滤波器组为 Lo_D=[1/2 1/2], Hi_D=[-1/2 1/2]，是固化在 mydwt2.m 的程序中的，不能选择其他的小波函数
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NURBS曲线曲面的小波分解与重构的开题报告.pdf
NURBS曲线曲面的小波分解与重构的开题报告
1.题目背景与意义
NURBS（Non-UniformRationalB-Spline）曲线和曲面是现实世界中
几何形体的重要数学建模方法。其具有高精度、灵活性强的特点，在计
算机辅助设计、数字雕刻等领域得到广泛应用。小波分析是一种重要的
信号分析方法，并广泛应用于信号压缩、噪声去除等领域。因此，将小
波分析应用于NURBS曲线和曲面的分析和处理，有深远的研究意义和广
泛的应用前景。
2.研究内容和目标
本研究旨在探究NURBS曲线曲面的小波分解与重构方法，具体包括
以下内容：
（1）NURBS曲线曲面的数学模型和基本性质；
（2）小波分析的基本原
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基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.pptx
基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法汇报人：2024-01-08
目录小波去噪算法简介自适应分解层数和阈值小波去噪算法原理实验与结果分析算法优缺点与改进方向结论
01小波去噪算法简介
小波变换的基本原理小波变换是一种时间-频率分析方法，通过将信号分解为不同频率的子信号，实现对信号的时频分析。小波变换具有多尺度分析的特点，能够在不同尺度上分析信号的细节和概貌。小波变换的逆变换能够将分解后的子信号重新组合成原始信号，实现信号的重构。
通过设定阈值，将小波系数中绝对值较小的系数置为零，保留绝对值较大的系数，从而实现去噪。阈值法平滑法迭代法通过将小波系数进行平滑处理，减小噪声的影响，常用的平滑方法有
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基于DSP的图像旋转讲述.doc
基于DSP的图像旋转
1 概述
DSP芯片是一种高性能的微处理器，其技术发展大大推动了数字信号技术的发展与应用，目前从工业系统到家电产品，从军事装备到生物医学仪器，无不融入了DSP技术。由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面的作用也变得越来越重要。
21世纪是数字化的时代，数字信号处理由于运算速度快，具有可编程特性和接口灵活的特点，使得它在许多电子产品的研制、开发和应用中，发挥着重要的作用。随着越来越多的电子产品将数字信号处理(DSP)做为技术核心，DSP已经成为推动数字化进程的动力。作
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基于Radon与小波变换的图像检索.PDF
第 27卷第 2期 红 外 与 毫 米 波 学 报 Vol. 27, No. 2
2008年 4 月 J. Infrared M illim. W ave s Ap ril, 2008
文章编号 : 100 1 - 9014 (2008) 02 - 0147 - 05
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基于混沌理论与小波变换
的图像加密
组员：薛高茹
张庆春
祝志勇
2015年3月25 日
1、研究背景和意义
2、研究内容
3、技术路线和可行性分析
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基于混沌理论与小波
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基于Matlab小波分析的图像降噪研究.doc
分类号：
沈阳化工大学
本科毕业论文
题 目： 基于MATLAB小波分析的图像降噪处理
院 系： 信息工程学院
专 业： 通信工程
班 级： 1001
学生姓名： 田维军
指导教师： 郭烁
论文提交日期： 年 月 日
论文答辩日期： 年 月 日
摘
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第5章基于两幅图像的仿射重构与欧氏重构..doc
第五章 基于两幅图像的仿射重构与欧氏重构
上一章我们利用多视图（至少需要三幅图像），求解摄像机内参数，从而由射影重构直接实现欧氏重构。但在某些场合我们仅有两幅图像，能否由射影重构来实现欧氏重构？换句话说，我们能否从两幅图像来求解摄像机的内参数？如果没有摄像机的运动或场景的结构信息，基本矩阵是两幅图像间的唯一约束，它只能构成摄像机内参数的两个独立约束，而摄像机一般有5个内参数，因此从二幅图像我们不可能确定摄像机的内参数。所以，仅有两幅图像，而没有摄像机的运动或场景的结构信息可利用时，我们不可能从射影重构来实现欧氏重构。因为在实际应用中，控制摄像机作纯平移、纯旋转等运动是比较困难的，尤其是在手持拍
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基于序列图像的三维重构.pdf