今天给各位分享小波相干编程教程的知识，其中也会对小波变换与图像图形处理技术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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您好,我在做一个小波相干的matlab程序,遇到一些问题
1、http：//zhidao.baidu.com/question/18159441html给出了该程序的解释，说明这个程序没有错误，http：//zhidao.baidu.com/question/18159393html给出了一个实例，我运行了一下，能通过。
2、照道理应该是DWT的层，不过如果要定位准确建议使用SWT，多分辨分析或者小波包分解用的都是抽样计算的DWT，信号特征随层次变化可能会有偏移，即DWT的平移敏感性，对定位的准确性很有影响。
3、同学你这个程序应该没问题，不过效果不是太好。
4、MakeONFilter， NormNoise2 MultiVisu2 MultiSURE2 这四个都是自己变得程序。
5、你至少应该产生一个输入信号，比如一个正弦信号来做输入进行变换 。。
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小波相干分析图怎么看
一般情况下，小波相干分析图中的水平轴对应原来时间序列的时间，垂直轴代表变化的周期，颜色代表变化周期的强度，其中黄色代表变化周期的高强度。小波相干一般反映序列间周期性变化趋势的一致性，但不直接反映变化周期的强度关系。
左边的是5阶的DWT的细节系数图，右边是尺度1－127的CWT系数图。5阶DWT对应于尺度32的CWT，只是DWT使用了mallat算法，分为细节和逼近系数，数据量减半。
那是色标，就像图例一样。用颜色表示数值，两条亮线在50和100赫兹，50赫兹最大值发红，其值大概应该6左右，100赫兹发黄，在5左右。图中多数值发蓝，为背景值。信号中主要频率成分应为50和100赫兹。
面对地图看， 上北下是南，左西右为东，地图方位已辨明 。地图符号颜色识别：绿为林地蓝为水， 地貌、公路棕色绘，其它符号都用黑。
小波多尺度分析又称多分辨分析，它把一个信号分解为逼近部分和细节部分，表示为 ，Ai是逼近部分，Dj细节部分。图3-7-11为三层多尺度分析结构图，其中，S是信号，AAA3是逼近部分，DDD3是细节部分。
小波分析把图像分解为两部分：低频信息+高频信息。
关于小波变换的Matlab编程
进行IDWT的函数为：x=waverec（C，L，wname）其中 wname为小波名；x为时域序列信号；N为小波变换的级数。
[c0，s0] = wavedec2（M1， zt， wtype）；%多尺度二维小波分解 [c1，s1] = wavedec2（M2， zt， wtype）；%多尺度二维小波分解 后面就可以进行取大进行处理。
图像的小波分解应该是二维的啊，做的话可以用matlab中的dwt2函数。
[YC，YS]=wavedec2（Y，2，db1）；Y为要分解的图像矩阵，2为分解的层数，‘db1为采用的小波基 返回两个矩阵YC和YS。
关于小波相干编程教程和小波变换与图像图形处理技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
