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Matlab系列之波分析基础

常用就是基函数、连续变换及其应用、离散变换及其应用、波包变换、信号和图像多尺度分解、基于变换信号去噪、信号压缩,在上图也可以找到与这些对应选项。...常用基函数如下表: 函数表示 函数描述 morl Morlet mexh 墨西哥草帽 meyr Meyer haar Haar dbN 紧支集正交 symN 近似对称紧支集正交...这个函数有两种用法,结果也不太相同; 第一种:[LOD,HID,LOR,HIR] = wfilters('wname') 计算正交或双正交(wname)有关联四个滤波器,分别为: LO_D,分解低通滤波器...,'mode',MODE) 波分解逆过程就是重构,类似FFT和IFFT,很多时候傅里叶变换也被人拿来和变换作一些比对。...结语 本篇暂告一段落,仔细看完的话,你会发现本篇介绍到波分析展示了其”选取滤波器“功能,之后还会写一篇波分析知识做一些图像处理,比如图像去噪和图像压缩,音频的话,本篇已经略微涉及到了音频信号简单分解

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    【STM32H7DSP教程】第28章 FFT和IFFTMatlab实现(幅频响应和相频响应)

    ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换,公式描述如下: 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 离散傅里叶变换 (DFT)。...下面我们考虑一个这样例子: 采样率是1000Hz ,信号由如下三个波形组成。 (1)50Hz正弦、振幅0,7。 (2)70Hz正弦、振幅1。 (3)均值为0随机噪声。...: 求出幅频响应没问题,而相频响应杂乱无章,造成这个问题根本原因很多频段幅值非常,他们相角可以不显示出来,这样就可以方便查看相频响应了。...,计算时使用快速傅里叶算法(Fast Fourier transform (FFT))。...因为直接fft得出数据与频率不是对应,fftshift可以纠正过来 以下是Matlab帮助文件中对fftshift说明: Y = fftshift(X) rearranges the outputs

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    【STM32F429DSP教程】第28章 FFT和IFFTMatlab实现(幅频响应和相频响应)

    ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换,公式描述如下: 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 离散傅里叶变换 (DFT)。...下面我们考虑一个这样例子: 采样率是1000Hz ,信号由如下三个波形组成。 (1)50Hz正弦、振幅0,7。 (2)70Hz正弦、振幅1。 (3)均值为0随机噪声。...: 求出幅频响应没问题,而相频响应杂乱无章,造成这个问题根本原因很多频段幅值非常,他们相角可以不显示出来,这样就可以方便查看相频响应了。...,计算时使用快速傅里叶算法(Fast Fourier transform (FFT))。...因为直接fft得出数据与频率不是对应,fftshift可以纠正过来 以下是Matlab帮助文件中对fftshift说明: Y = fftshift(X) rearranges the outputs

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    【STM32F407DSP教程】第28章 FFT和IFFTMatlab实现(幅频响应和相频响应)

    fft(x) 和 y = ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换,公式描述如下: 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 离散傅里叶变换...下面我们考虑一个这样例子: 采样率是1000Hz ,信号由如下三个波形组成。 (1)50Hz正弦、振幅0,7。 (2)70Hz正弦、振幅1。 (3)均值为0随机噪声。...: 求出幅频响应没问题,而相频响应杂乱无章,造成这个问题根本原因很多频段幅值非常,他们相角可以不显示出来,这样就可以方便查看相频响应了。...(DFT)逆变换结果,计算时使用快速傅里叶算法(Fast Fourier transform (FFT))。...因为直接fft得出数据与频率不是对应,fftshift可以纠正过来 以下是Matlab帮助文件中对fftshift说明: Y = fftshift(X) rearranges the outputs

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    信号时域和频域相关原理

    刚刚我们在时域做相关时候,第一个数是 B 最右边和 A 最左边相乘结果,也就是这样 A: 1 2 3 4 B: 1 2 3 4 但 FFT 等效循环卷积...FFT复共轭乘积实际上计算是每个频率分量幅度平方,结果是一个全实数序列。 IFFT 结果:由于经过 FFT 和复共轭乘积处理,结果仅包含信号幅度信息,没有相位信息。...但由于初始信号是一个简单正弦,其频域表示集中在特定频率点,IFFT结果将试图重建一个时域信号,其形式为一个频率相同但相位可能不同正弦。...正弦信号 频域表现:一个纯正弦信号 FFT 结果在频域中通常表现为两个离散峰值,位于正负对应频率上。这是因为正弦是一个纯粹频率成分。...Zadoff-Chu序列 频域表现:Zadoff-Chu 序列是设计来具有均匀频谱分布,其 FFT 转换结果将在频域中较均匀地分布,不像正弦那样集中在某一或两个频率点上。

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    Python利用FFT进行简单滤波实现

    ))/((len(x)/2)) #归一化处理 yf2 = yf1[range(int(len(x)/2))] #由于对称性,只取一半区间 2.3显示转换结果: 显示原始FFT模值: #混合...显示原始FFT归一化后模值: #混合FFT(归一化) plt.figure(3) plt.plot(xf1,yf1,'g') plt.title('FFT of Mixed wave(normalization...: test = np.fft.ifft(test_y) #对变换后结果应用ifft函数,应该可以近似地还原初始信号。...(test_y) #对变换后结果应用ifft函数,应该可以近似地还原初始信号。...滤波后频谱图: ? 滤波后(蓝色线)与原数据(红色线)对比: ? 以上这篇Python利用FFT进行简单滤波实现就是编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    IJCAI 2022 | 推理速度22.3倍提升,北航、字节跳动提出二值化关键字识别模型

    该研究使用 2D Haar 变换 (WT) [Meyer, 1992],其常用作分离水平、垂直边缘可分离变换,将表示分解为低频和高频分量。...输入到特定层隐藏状态 H 可以表示为波函数族加权和, 其中  是具有特定时间参数波函数,  是分辨率级别, 和 K 确定波形平移,为了测量表示单个分量所传达信息量,使用相对能量来定义信息量...第 层能量  首先计算为: 当通过一次分解得到低频和高频系数 时,它们相对能量 可以表示为: 较大相对能量表明信息更多地聚集在该分量中。...如图所示,与全精度表示相比,二值化表示高频分量相对能量显着增加,这意味着二值化表示向高频分量倾斜。 基于上述分析,该研究提出了一种用于二值化感知训练高频增强蒸馏方法。...具体来说,该研究对原始特征应用变换,去除低频分量,然后对高频分量应用逆变换(IWT)函数来恢复选定特征。

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    大神带你玩转matlab图像处理 (一)

    2.2 傅里叶变换 语法规则: 正变换:B=fft2(A) 逆变换:B=ifft2(A) clc;clear; s=what; p=s.path; I=imread([p,...X:原图像,Y:逆变换后图像,wname:名字 ca:近似矩阵;cb,cc,cd为细节矩阵; 名称包括:db1、db2、……、db45和haar; clc;clear...2.4 提升变换(单级逆离散二维变换) 语法规则: 正变换:[ca,cb,cc,cd]=lwt2(X,wname) 逆变换:Y=ildwt2([ca,cb,cc,cd...],wname) X:原图像,Y:逆变换后图像,wname:名字 ca:近似矩阵;cb,cc,cd为细节矩阵; 注意:提升变换原始图像需要用double处理 提升名称如下表...以上就是今天介绍图像处理推文全部内容,后期编会陆续更新系统matlab图像处理推文,希望大家持续关注,如有错误或者不懂地方,可以留言评论,编当竭诚为大家服务解答疑惑。

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    【STM32F429DSP教程】第32章 STM32F429实数FFT逆变换(支持单精度和双精度)

    32.2 利用FFT库实现IFFT思路 如果希望直接调用FFT程序计算IFFT,可以下面的方法: 对上式两边同时去共轭,得: 简单说就是先对原始信号做FFT变换,然后对转换结果取共轭,再次带到FFT...中计算,并将结果再次取共轭就可以实现IFFT。...title('IFFT转换后波形'); subplot(2,1,1); plot(f, x); %绘制原始波形 title('原始波形'); Matab运行结果如下: 从上面的转换结果看...************************************ */ void bsp_Init(void) { /* STM32F429 HAL 库初始化,此时系统还是...************************************ */ void bsp_Init(void) { /* STM32F429 HAL 库初始化,此时系统还是

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    python数据分析-时间序列(一)ARIMA、傅里叶、变换、Prophet方法2021.8.19

    时间序列ARIMA、傅里叶、变换、Prophet方法 ############################################################### 裹脚布版内容...滑动平均模型+I差分) 14、自相关ACF 15、偏相关PACF 16、 17、 18、拖尾指序列以指数率单调递减或震荡衰减,而截尾指序列从某个时点变得 19、拖尾 20、截尾 21、模型检验:观察和计算误差...二、傅里叶和变换 1、把时域数据转到频域,再转换回来。 2、转换工具fft快速傅里叶变换和ifft逆向傅里叶变换。 3、看代码,拟合还行?...4、 5、变换, 6、 7、fig = plt.figure(figsize=(24, 3), facecolor='blue') 8、调整画布尺寸 9、 三、Prophet时序模型:FaceBook...16、 17、TypeError:此数据类型不允许还原操作“argmin” 18、argmax方法已被弃,改用idxmax?

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    【STM32F407DSP教程】第32章 STM32F407实数FFT逆变换(支持单精度和双精度)

    32.2 利用FFT库实现IFFT思路 如果希望直接调用FFT程序计算IFFT,可以下面的方法: 对上式两边同时去共轭,得: 简单说就是先对原始信号做FFT变换,然后对转换结果取共轭,再次带到FFT...中计算,并将结果再次取共轭就可以实现IFFT。...title('IFFT转换后波形'); subplot(2,1,1); plot(f, x); %绘制原始波形 title('原始波形'); Matab运行结果如下: 从上面的转换结果看...************************************ */ void bsp_Init(void) { /* STM32F407 HAL 库初始化,此时系统还是...************************************ */ void bsp_Init(void) { /* STM32F407 HAL 库初始化,此时系统还是

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    matlab中wavedec2函数,滤波器–wavedec2函数

    )(我不讨论它) 3.参数说明:对图像Xwname基函数实现N层分解, 这里基函数应该根据实际情况选择,具体办法可以:db1、db2、……db45、haar....Meyer, Y. (1990), Ondelettes et opérateurs, Tome 1, Hermann Ed....二维变换函数 ————————————————- 函数名 函数功能 ————————————————— dwt2 二维离散变换-单尺度 wavedec2 二维离散波分解-多尺度 idwt2...二维离散反变换-单尺度 waverec2 二维信号多层重构-多尺度 wrcoef2 由多层波分解重构某一层分解信号 upcoef2 由多层波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2...提取二维信号波分解细节分量 appcoef2 提取二维信号波分解近似分量 upwlev2 二维波分解单层重构 dwtpet2 二维周期变换 idwtper2 二维周期反变换 ————

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    python 波分解_python低通滤波器

    主要参考来源 0.簇类型 1.print(pywt.families) 即可显示软件内含族: [‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey...Coiflets (coif) l Biorthogonal (bior) l Reverse biorthogonal (rbio) l “Discrete” FIR approximation of Meyer...wavelet (dmey) 1.四种变换区别 2.波包区别 工程应用中经常需要对一些非平稳信号进行,波分析和波包分析适合对非平稳信号分析,相比较小波分析,利用波包分析可以对信号分析更加精细...,波包分析可以将时频平面划分更为细致,对信号高频部分分辨率要好于波分析,可以根据信号特征,自适应选择最佳基函数,比便更好对信号进行分析,所以波包分析应用更加广泛。...2.1波分解 只适用于低频信息 变换只对信号低频部分做进一步分解,而对高频部分也即信号细节部分不再继续分解,所以变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分信号,不能很好地分解和表示包含大量细节信息

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    中风患者使用对侧大脑半球控制脑机接口能力探索

    最后,统计分析三种类型BCI(即同侧、对侧和双侧BCI)平均10倍交叉验证结果。本研究主要解决以下几个问题: •脑卒中患者是否能够仅使用对侧脑半球脑电图信号有意义地操作基于BCI康复系统?...图1.时频表示表示事件相关(去)同步(ERD/ ERS)大平均值。(a)对侧半球ERD/ERS。(b)同侧半球ERD/ERS。ERD蓝色表示,而ERS红色表示。...也就是说,本研究观察到同侧BCI平均准确率低于60%患者Fugl-Meyer评分与同侧BCI平均准确率高于80%患者Fugl-Meyer评分之间存在显著差异。...三种不同BCI特征提取方法,比较同侧BCI精度低于60%和同侧BCI精度高于80%同侧BCI和对侧BCI平均10 × 10倍交叉验证精度。...通过汇总所有患者运动影像试验,分别计算同侧半球和对侧半球(C3或C4)大平均时频图和大平均ERD/ERS图。

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    部分图像压缩技术优缺点以及应用

    使用系数编码图像压缩 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Creusere (1997) EZW算法 EZW算法对系数进行量化并分别编码 需要少量额外内存 较高计算复杂度 多媒体应用...) 预测嵌入式零树编码器 零树是PEZW基本编码单元 高效编码方式和多种功能 功耗 网络和多媒体图像应用 有效但PEZW具有较低复杂度 Chen et al. (2009) 基于卫星图像压缩方案...计算量大 数字图像传输 1.0 bpp 和 PSNR = 0.45 db Wu and Hsu (2000) 图像压缩中离散变换 (DWT) 具有不同决策级别的熵函数全局极大值 保持良好图像保真度与高压缩比...) 基于线减少内存压缩 解决图像压缩内存不足问题 在速度和内存方面是高效 - 大众市场消费品 胜过基于 DCT 编码器 Meyer et al. (2000) 自适应波包图像压缩 快速二维卷积算法...Karayiannis et al. (1998) 模糊学习VQ算法(FALVQ) 基于子带分解与矢量量化 低计算需求以及更好图像质量 - 压缩比> 8:1 引文 Image Compression

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    系数

    ;1986年,数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正基,并与S.Mallat合作建立了构造方法,多尺度分析之后,波分析才开始蓬勃发展起来,其中比利时女数学家I.Daubechies撰写...通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度细化分析,解决了Fourier变换不能解决许多困难问题。变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。...基于波分析压缩方法很多,比较成功波包最好基方法,域纹理模型方法,变换零树压缩,变换向量压缩等。 (2)在信号分析中应用也十分广泛。...包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙研究与生物医学方面。 mallat分解和重构滤波器系数 matlab中函数wavedec2就可以了,你可以看看帮助。...Yh2=detcoef2('h',YC,YS,2);这是提取出图像2层分解后水平分量,h改v是垂直分量,h该d是对角分量。细节分量另外一个方法提取。

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    【STM32H7DSP教程】第32章 STM32H7实数FFT逆变换(支持单精度和双精度)

    32.2 利用FFT库实现IFFT思路 如果希望直接调用FFT程序计算IFFT,可以下面的方法: 对上式两边同时去共轭,得: 简单说就是先对原始信号做FFT变换,然后对转换结果取共轭,再次带到FFT...中计算,并将结果再次取共轭就可以实现IFFT。...title('IFFT转换后波形'); subplot(2,1,1); plot(f, x); %绘制原始波形 title('原始波形'); Matab运行结果如下: 从上面的转换结果看...RTT方式打印信息: 程序设计: 系统栈大小分配: RAM空间DTCM: 硬件外设初始化 硬件外设初始化是在 bsp.c 文件实现: /* *************************...RTT方式打印信息: 程序设计: 系统栈大小分配: RAM空间DTCM: 硬件外设初始化 硬件外设初始化是在 bsp.c 文件实现: /* *************************

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    「任性」C语言之父:因拒付论文装订费错失博士学位,论文52年后重见天日

    对这些数学特性源头或基础哲学思考可以至少追溯至毕达哥拉斯和柏拉图,而在 20 世纪初期,有影响力数学家和哲学家将形式逻辑(符号系统表达规则和推理步骤)作为数学基础。...正如 Albert Meyer 在采访中所讲述: 「在 20 世纪三四十年代,『什么是可计算,什么是不可计算』得到广泛研究和理解。哥德尔和图灵对可计算和不可计算事物进行了逻辑限制。...Meyer 回忆道: 「应用数学是一个庞大学科,而这种计算理论只是其中很小、很新一部分。」...其实,循环程序本质上是非常、非常有限计算机程序,在 BASIC 中用 FOR 命令编写过循环程序的人应该都不会陌生。...Meyer 回忆道: 「循环程序被做成了一个非常简单模型,任何计算机科学家都可以立即理解。在解释原始递归层次时候,传统公式非常复杂逻辑学符号来表示复杂语法,普通人很难理解。

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