小波实验报告双树复小波变换.doc
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小波实验报告双树复小波变换.doc
一、题目:双树复小波变换二、目的:双树复小波和实小波变换的比较三、算法及其实现:提取阶梯型边界点算法。幅值:相位:代码实现。我采用Matlab函数编程实现。具体程序见,,,,,,。设和分别是双正交对偶尺度函数与对偶小波,,,和是相应的低通滤波器和高通滤波器,即它们满足实部:虚部:双树复小波变换可以通过离散小波变换DWT实现:一个DWT产生实部,另一个产生虚部。实现工具:Matlab程序代码:(1):%%%M-filetoperforma4-levelwavelettransformonacircleusi
连续小波变换和离散小波变换.ppt
3.1连续小波变换(CWT,ContinuousWaveletTransform)3.2连续小波变换的计算例已知一信号f(t)=3sin(100πt)+2sin(68πt)+5cos(72πt),且该信号混有白噪声,对该信号进行连续小波变换。小波函数取db3,尺度为1、1.2、1.4、1.6、…、3。其MATLAB程序如下:t=0:0.01:1;f=3*sin(100*pi*t)+2*sin(68*pi*t)+5*cos(72*pi*t)+randn(1,length(t));coefs=cwt(f,[1
一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法.pdf
本发明公开了一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法,采用双树复小波变换分解原图,并将云雾和景物分别分配到高层和低层高频子带以及低频子带,分别处理所述子带,去除云雾。本发明的步骤包括:先将原图像做多层双树复小波变换,将分解系数分割为低层高频子带、高层高频子带和低频子带;使用拉普拉斯滤波器逐层处理低层高频子带,并作双树复小波逆变换,再规一化处理重构图像,增强地面景物信息;按照反转云厚加权方法分别处理高层高频子带和低频子带。本发明处理含有均匀云覆盖、浓云或薄云的单幅遥感图,在削弱云层覆盖的同时,提高云下景物
基于Context模型和双树复小波变换的水下声纳图像的去噪方法.pdf
本发明的目的在于提供基于Context模型和双树复小波变换的水下声纳图像的去噪方法,包括如下步骤:对水下声纳图像进行双树复小波分解,图像经四层双树复小波分解后获得的低频近似分量保持不变,对图像的高频分量进行去噪处理,对处理后的复小波系数进行双树复小波反变换,获得最终去噪后的图像。本发明采用Context模型衡量双树复小波系数之间能量的相似性,将能量相接近的系数归类,针对每一类系数确定不同的阈值,并结合软阈值函数实现噪声的去除。优化了阈值的选取,在去除噪声的同时保留了更多的图像细节,抑制了系数被过扼杀的现象
基于二元树复小波变换的孤岛检测方法.pdf
本发明提供了基于二元树复小波变换的孤岛检测方法,属于电力系统领域,包括获取包括三相电压型逆变器的控制变量,基于已获取的控制变量建立并网逆变器的PQ解耦控制数学模型;根据已建立的PQ解耦控制数学模型获取功率匹配情况下微电网孤岛的公共连接点的电气变化特征;借助陷波器提取公共连接点处的电压电流谐波信号,基于二元树复小波变换对电压电流谐波信号进行分解,构建与微电网对应的特征向量;基于支持向量选择和遗传算法对支持向量机进行改进,采用改进后的支持向量机对微电网的孤岛状态进行识别。通过基于支持向量选择和遗传算法对其进行