小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10,编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20)L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20)h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%
2024/12/29 6:42:54 2KB 小波变换 matlab
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傅里叶变换运算类,C#代码,虚拟示波器频谱图傅里叶变换计算类,快速FFT算法,数字信号处理,频率分布计算。
2024/12/23 9:21:56 19KB FFT
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没有调用matlab自带的fft函数,而是自己编写的二维快速傅里叶变换fft程序matlab平台
2024/12/22 0:48:53 2KB 二维fft
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一个课程设计,与STM32单片机配合,STM32作为数据采集卡采集数据并向该程序发送。
该labview程序实现了对下位机串口发来的float数据拼合和转换并在波形图中进行显示。
同时有过零检测和FFT对采集到波形进行频率检测。
还有PID调节部分,下位机带一个电机,该上位机可以设定PID数据并发送至下位机实现对电机调速。
2024/12/21 9:05:41 74KB labview 串口 数据采集
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stm32fft算法1024点,需要用得到的,可以直接下载,添加到工程。
2024/12/16 4:41:26 27KB stm32
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STM32F103ZET6,ADC1采集,通过定时器3触发中断,在中断程序里J将采集数据进行快速傅里叶变换,得到频率,幅值,实部,虚部并将处理的数据传送到串口进行打印
2024/12/5 10:46:57 4.54MB DMA STM32F103 FFT TIM3
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基于VB6.0编写的简单数字图像处理软件,有基本的读取及显示BMP图片,加噪去噪处理,傅里叶变换,FFT,直方图均衡化等等。
不完善,仅供参考。
2024/11/24 5:41:15 368KB 数字图像处理
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VHDL语言编写的基于基2的并行256,1024深度的FFT源代码
2024/11/24 2:55:56 15KB FFT
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matlab程序,将IQ数据转换为频谱,采样率,精度可以配置。
采样率和精度根据IQ数据的实际参数,绘制FFT的点数可以自己配置,2048、4096
2024/11/18 5:53:16 902B IQ FFT 频谱
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用matlab实现fft,fir,iir的数学建模,设计滤波器的参数指标。
2024/11/9 8:54:10 872KB matlab fft fir iir
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡