时间：2024-09-20浏览次数：4
是对图像进行二维连续小波变换。... 是对图像进行二维连续小波变换。 展开 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览38 次 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
subplot（1， 2， 2）； imshow（I_enhanced）； title（增强后的图像）；这段代码读入一个图像，将其转换为灰度图像，进行小波变换，并提取出水平、垂直和对角小波系数。然后，对这些小波系数进行直方图均衡化增强，并将增强后的小波系数合并。
dwt2（A，haar）；中的A是[A，B，C，D]=dwt2（i，haar）；得出的小波系数A，它不是你要分解的信号，从物理意义上讲你的A是没有量纲的小波系数，用于dwt2（A，haar）；这种格式就是错误的，因为使用dwt2函数时，这里的A就应该是你要分析的信号，应该是有量纲的。
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 。。
对于想要深入探索小波分析的你，我们推荐使用此工具包，它包含了DWT、EMD、EEMD等多种方法，你可以通过我们的公众号khscience获取。
matlab中liftwave是matlab中toolbox中的一个工具包。一个提升小波变换的matlab工具包。可以实现97，53，haar等系列的提升小波分解与重构。
“较大尺度的信号 进行小波变换，再选取其中的低频部分在原尺度的1/2尺度上再进行小波变换。”这话相当外行，从表达到用词都不严谨，很多专有的小波概念根本不懂，易产生歧义。
熟悉MATLAB软件的使用。 掌握频域图像分析的原理及数学运算。
假设给定的离散时间信号为：s=[1 2 3 4]通过小波变换 [cA，cD] = wavedec（s，N，‘haar’），得到的是近似小波系数cA，和细节小波系数cD，N是分解的层数，在小波变换中一般很少得到频谱图，但是使用小波系数解决问题的情况较多。希望我的回答对你有一些帮助。
1、实现小波变换的MATLAB操作涉及到一系列关键步骤与函数，包括使用Haar滤波器进行简单FWT（离散小波变换），比较函数wavefast和wavedec2的执行时间，以及探索小波的方向性和边缘检测能力。首先，使用Haar滤波器作为基本工具，MATLAB中的小波函数提供了一种简便的执行方法。
2、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 。。
3、在MATLAB的世界里，我们精心封装了强大的工具包，如pDWTandFFT函数，只需设置小波名称（如db4）和分解水平（如4），即可一键进行小波分解、绘制直观的图像和频谱分析。同时，rDWT函数让你能够重构分解后的信号，遵循近似分量层级选择和细节分量的高阶要求。
4、熟悉MATLAB软件的使用。 掌握频域图像分析的原理及数学运算。
5、[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。Yh2=detcoef2（h，YC，YS，2）；这是提取出图像2层分解后的水平分量，h改v是垂直分量，h该d是对角分量。细节分量用另外一个方法提取。
1、需要加载seismic工具包，用的是二维两参数小波做连续小波变换。二维数据大的话必须用窗口做再一点一点的平移窗口，窗口点数必须是2的n次方乘2的n次方，还要处理边界，不是一句两句讲的懂。
2、实现小波变换的MATLAB操作涉及到一系列关键步骤与函数，包括使用Haar滤波器进行简单FWT（离散小波变换），比较函数wavefast和wavedec2的执行时间，以及探索小波的方向性和边缘检测能力。首先，使用Haar滤波器作为基本工具，MATLAB中的小波函数提供了一种简便的执行方法。
3、subplot（1， 2， 2）； imshow（I_enhanced）； title（增强后的图像）；这段代码读入一个图像，将其转换为灰度图像，进行小波变换，并提取出水平、垂直和对角小波系数。然后，对这些小波系数进行直方图均衡化增强，并将增强后的小波系数合并。
