matlab图像融合工具箱,里面包含了经典几种算法,包含了PCA、拉普拉斯金字塔、对比金字塔、梯度金字塔、基于离散小波变换、数学形态金字塔等流行的图像融合算法。
2025/3/19 7:45:15 26KB matlab 图像融合工具箱
1
实用语音识别基础--21世纪高等院校技术优秀教材ISBN:711803746作者:王炳锡屈丹彭煊出版社:国防工业出版社本书从语音识别的基本理论出发,以“从理论到实用”为主线,讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术,从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的过程,并针对语音识别系统实用化的问题,给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术,力求语音识别能走出实验室,向实用发展。
  全书共分四个部分(17章),第一部分介绍语音识别的基本理论;
第二部分介绍实用语音识别系统建立的过程;
第三部分列举了语音识别系统工程化所需的关键技术;
第四部分对语音识别的4个主要应用领域进行了详尽的、深入浅出的讲解,并根据最新的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表,与实际工作联系紧密,具有很强的可操作性与实用性。
章节之间紧密配合、前后呼应,具有很强酶系统性。
同时,通过书中的研究过程和研究方法,读者能够在以后的研究工作中得到很大的启发。
  本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和(硕士、博士)研究生的教材或参考书,也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
  目录:  第1章绪论  1.1概述  1.2语音识别综述  1.3国内外语音识别的研究现状和发展趋势  参考文献  第一部分基本理论  第2章听觉机理和汉语语音基础  2.1概述  2.2听觉机理和心理  2.2.1语音听觉器官的生理结构  2.2.2语音听觉的心理  2.3发音的生理机构与过程  2.4汉语语音基本特性  2.4.1元音和辅音  2.4.2声母和韵母  2.4.3音调字调  2.4.4音节字构成  2.4.5汉语的波形特征  2.4.6音的频谱特性  2.4.7辅音的频谱特性  2.4.8汉语语音的韵律特征  2.5小结  参考文献  第3章语音信号处理方法--时域处理  3.1概述  3.2语音信号的数字化和预处理  3.2.1语音信号的数字化  3.2.2语音信号的预处理  3.3短时平均能量和短时平均幅度  3.3.1短时平均能量  3.3.2短时平均幅度  3.4短时过零分析  3.4.1短时平均过零率  3.4.2短时上升过零间隔  3.5短时自相关函数和平均幅度差函数  3.5.1短时自相关函数  3.5.2短时平均幅度差函数  3.6高阶统计量  3.6.1单个随机变量情况  3.6.2多个随机变量及随机过程情况  3.6.3高斯过程的高阶累积量  3.7小结  参考文献  第4章语音信号处理方法--时频处理  4.1概述  4.2短时傅里叶变换  4.2.1短时傅里叶变换的定义和物理意义  4.2.2基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率  4.2.3短时傅里叶谱的采样  4.3小波变换  4.3.1连续小波变换  4.3.2二进小波变换  4.3.3离散小波变换  4.3.4多分辨分析  4.3.5正交小波包  4.4Wigner分布  4.4.1Wigner分布的定义  4.4.2Wigner分布的一般性质  4.4.3两个信号和妁Wigner分布  4.4.4Wigner分布的重建  4.4.5Wigner分布的实现  4.5小结  参考文献  第5章语音信号处理方法--倒谱同态处理  5.1概述  5.2复倒谱和倒谱  5.2.1定义  5.2.2复倒谱的性质  5.3语音信号的倒谱分析与同态解卷积  5.3.1叠加原理和广义叠加原理  5.3.2同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统  5.3.3同态解卷系统  5.3.4语音的复倒谱及同态解卷  5.4避免相位卷绕的算法  5.4.1最小相位信号法  5.4.2递归法
2025/2/21 15:39:21 11.75MB 语音识别
1
非下采样Contourlet变换(NonsubsampledContourletTransform,NSCT)是一种多分辨率分析方法,它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用,如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具,对于研究和应用NSCT的人来说,是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比,NSCT不进行下采样操作,这避免了信息损失,保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势,特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能:1.**NSCT变换**:对输入图像执行非下采样Contourlet变换,将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**:将NSCT系数重构回原始图像,恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**:利用NSCT的系数对图像进行编码,实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力,因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息,提高压缩比。
4.**图像增强**:通过调整NSCT系数,可以对图像进行有针对性的增强,比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**:利用NSCT的多尺度和方向特性,可以有效地分离噪声和信号,实现图像去噪。
6.**图像分割**:在NSCT域中,图像的特征更加明显,有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数,如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能,方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱,研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法,并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时,需要注意以下几点:-输入图像的尺寸需要是2的幂,因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换,而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库,例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高,特别是在处理大尺寸图像时,可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时,可能需要调整NSCT的参数,如方向滤波器的数量、分解层数等,以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源,对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说,这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱,可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。
2025/2/20 0:32:26 132KB NSCT工具箱
1
基于网格聚类方法中使用离散小波变换对数据聚类进行聚类分析
2024/10/14 4:05:37 153KB 聚类
1
利用二维小波变换,在一幅图像中嵌入水印,有水印检测以及提取的源代码,并有各部分程序作用的注释。
2024/9/6 9:58:32 990B 水印 图像 小波
1
这段代码实现的是MATLAB基于离散小波变换(DWT)的语音和音频信号的数字水印代码,有GUI几乎每句都有详细的注释,附带一个录音的小程序,其中加入了两种干扰,一是低通滤波,二是白噪声干扰。
另外还附赠解释小波变换原理的小程序,也供下载,如果你还需要更多类似的资源,可以看看我的另一个基于LSB算法的语音信号的数字水印资源。
学弟学妹们做课设加油!
2024/8/28 6:56:54 40.83MB MATLAB
1
心电信号预处理去噪程序,利用小波分解于重构进行分析。
2024/6/7 3:09:39 1KB 心电预处理
1
C#实现一维离散小波变换,选用mallet小波,变换后得到cA(低频和cD(高频)部分
2024/2/13 2:18:21 4KB DWT C#
1
一种基于行列像素置乱和logistic混沌序列扩散的彩色图像视觉安全算法。
加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱,然后对置乱后的图像进行R、G、B分解,之后利用混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密,最初分别嵌入经过离散小波变换的载体图像R、G、B分层中,从而获得视觉安全的载密图像。
解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解,然后对R、G、B三分量分别进行离散小波变换,之后从经过离散小波变换的三分量中提取载密三分量,对载密三分量进行异或操作并合成,最初把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。
1
充分了解MATLAB,完成小波变换,对于程序有一定了解和绘图!
2016/1/21 10:27:50 58KB 离散傅立叶变换的 Matlab实现
1
共 17 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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