java 小波变换 -回复
【计算机工程与设计】_spring_期刊发文热词逐年推荐_20140726
科研热词 面向切面编程 软件框架 质点弹簧模型 计费模型 视图-模型-控制器 节目定制分类目录树 网络远程调用框架 网络视频 系统边缘逻辑 碰撞检测 生物信息系统 物理模型 数值求解 接入认证机制 布料模拟 差分运算 小波变换 多协议接入 图像处理 切面 减灾 关键帧检测 依赖注入 人脸识别 spring框架 mvc设计模式 hibernate框架 extjs anotation
推荐指数 5 3 3 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
2013年 序号 1 2 3 4 5
2013年 科研热词 可靠性 spring框架 java2平台企业版 ioc设计模式 ibatis框架 推荐指数 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
2011年 科研热词 质点弹簧系统 自适应变形算法 网络远程调用框架 物资管理系统 模式-视图-控制器 服务组件架构 支撑弹簧 多层架构 围度不变性 分布式web应用 保险项目 个性化调节 web服务 struts框架 ssh2 spring框架 j2ee hibemate框架 extjs框架 dao模式 ajax 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
电子书内容有哪些主要的格式
电子书内容有哪些主要的格式呢？面对众多的电子书阅读设备，我们有必要了解一些常用的电子书文件格式的知识。
一般电纸书用的电子书有哪些格式呢？1．TXT文件格式这是目前比较流行也是被许多人青睐的一种电子读物文件格式，这种格式的制作工具也是最多的。
它最大的特点就是阅读方便，制作简单，制作出来的电子读物相当精美，这种格式电子书中内嵌了阅读软件，所以无需安装专门的阅读器就可以阅读，对运行环境并无很高的要求。
TXT格式的电子书在2004年以前主要应用于文本型的图书阅读，但是这种电子图书也有一些不足之处，如多数相关制作软件制作出来的TXT文件都不支持Flash和Java及常见的音频视频文件，需要IE浏览器支持等。
但是2004年以后，电子杂志和数字报纸开始流行，无一例外地都采用了EXE这种格式，并支持FLASH、多媒体甚至脚本语言，展现的内容更加丰富，制作相当精美，成为目前最流行的电子杂志的格式。
2．PDF文件格式PDF（Portable Document Format）文件格式是Adobe公司开发的电子文件格式。
这种文件格式与操作系统平台无关，也就是说，PDF文件不管是在Windows，Unix还是在苹果公司的Mac OS操作系统中都是通用的。
这一特点使它成为在Internet上进行电子文档发行和数字化信息传播的理想文档格式。
越来越多的电子图书、产品说明、公司文告、网络资料、电子邮件开始使用PDF格式文件。
PDF格式文件目前已成为数字化信息事实上的一个工业标准。
3. CEB 文件格式CEB即Chinese eBook,是完全高保真的中文电子书的格式。
由北京方正阿帕比技术有限公司开发的全新的电子图书阅读工具——方正ＡｐａｂｉＲｅａｄｅｒ使用的格式. 它能够保留原文件的字符、字体、版式和色彩的所有信息，包括图片、数字公式、化学公式、表格、棋牌以及乐谱等，同时，该格式对文字图象等进行很好的压缩，文件的数据量小。
CEB版式文件技术基于方正全球领先的印刷出版技术之上，在版式文件技术领域已处于国际一流。
万门大学课程信息总集2018 .8
目录一、理论物理一月特训班二、本科数学一月特训班三、西方哲学一月特训班四、零基础突破日语N5一月特训班五、经济金融一月特训班六、2018考研冲刺预测一月特训班七、Python零基础特训班八、实用数据挖掘与人工智能一月特训班九、人工智能、大数据与复杂系统一月特训班十、CFA LEVEL I一月特训班十一、零基础实用留学德语一月特训班十二、程序员成长攻略零基础特训班十三、2018CPA一月特训班十四、法语零基础一月特训班十五、GRE核心词汇3000故事串讲十六、分析化学精讲十七、2018年公务员考试联考/省考一月特训班十八、JavaScript零基础进阶班十九、解密机器学习中的监督学习二十、微软办公软件国际认证二十一、数据结构与算法进阶班二十二、2018年一级注册建筑师全面攻破二十三、12小时学会搭建电商平台二十四、实现财富自由的科学路径——量化投资二十五、零基础也能学量化——量化投资一月特训班二十六、计算机科学一月特训班二十七、BEC商务英语一月特训班二十八、Java零基础特训班二十九、征服老板：零基础做出高逼格PPT三十、微信小程序实战开发特训班三十一、《线性代数》期末考试5日通关班三十二、机械设计制造及自动化一月特训班三十三、HTML5+CSS3零基础特训班三十四、Android开发零基础特训班三十五、AJAX+JQuery实战提高特训班三十六、本科物理一月特训班三十七、国家法律职业资格考试特训班三十八、2019年国家公务员考试一月特训班一、理论物理一月特训班1.【课程名称】理论物理一月特训班2.【课程简介】本科物理重点难点一次搞定！一生一次的人生挑战！课程完整覆盖物理系本科所有核心内容：高等数学、线性代数、复变函数、数学物理方程、理论力学、量子力学、电动力学、热力学与统计物理、微分几何、广义相对论、量子电动力学等，细分的给力知识点，完整的全局观呈现，一次性统统学会！3.【老师简介】童哲，万门大学校长。
Matlab常见函数汇总
colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM）交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器Imfinfo 返回关于图像的文件的信息Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除，或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减，或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd（DIPUM）可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix（DIPUM）计算向量族的协方差矩阵Imcontour 创建图像数据的轮廓线Imhist 显示图像数据的直方图Impixel 确定像素的彩色点Improfile 计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval 显示关于像素的信息Regionprops 测量图像区域的属性Statmoments（DIPUM）计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析（包括分割、描述和识别）Bayesgauss（DIPUM）高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight（DIPUM）将4连接边界转换为8连接边界Bound2four（DIPUM）将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries 追踪区域边界Bwtraceboundary 追踪单个边界Bound2im（DIPUM）将边界转换为图像Boundaries（DIPUM）追踪区域边界Bsubsamp（DIPUM）对边界二次取样Colorgrad（DIPUM）计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq（DIPUM）分割一幅彩色图像Connectpoly（DIPUM）连接多边形的顶点Diameter（DIPUM）测量图像区域的直径Edge（DIPUM）在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode（DIPUM）计算边界的freeman链码Frdescp（DIPUM）计算傅里叶描绘子Graythresh 使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough（DIPUM） Hough变换Houghlines（DIPUM）基于Hough变换提取线段Houghpeaks（DIPUM）在Hough变换中检测峰值Houghpixels（DIPUM）计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp（DIPUM）计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors（DIPUM）从图像堆栈提取向量Invmoments（DIPUM）计算图像不变距Mahalanobis（DIPUM）计算Mahalanobis距离Minperpoly（DIPUM）计算最小周长多边形Polyangles（DIPUM）计算多边形内角Princomp（DIPUM）得到主分量向量和相关量Qtdecomp 执行四叉树分解Qtgetblk 得到四叉树分解中的块值Qtsetblk 在四叉树中设置块值Randvertex（DIPUM）随机置换多边形顶点Regiongrow（DIPUM）由区域生长来执行分割Signature（DIPUM）计算边界的标记Specxture（DIPUM）计算图像的谱纹理Splitmerge（DIPUM）使用分离-合并算法分割图像Statxture（DIPUM）计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity（DIPUM）两个串间的相似性度量X2majoraxis（DIPUM）以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare（DIPUM）计算和显示两个矩阵间的误差Entropy（DIPUM）计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat（DIPUM）解码霍夫曼编码矩阵Huffman（DIPUM）为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg（DIPUM）使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k（DIPUM）使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio（DIPUM）计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im（DIPUM）解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im（DIPUM）解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat（DIPUM）解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff（DIPUM）霍夫曼编码矩阵Mat2lpc（DIPUM）使用一维有损预测编码矩阵Quantize（DIPUM）量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq 自适应直方图量化Decorrstretch 对多通道图像应用去相关拉伸Gscale（DIPUM）按比例调整输入图像的亮度Histeq 使用直方图均衡化来增强对比度Intrans（DIPUM）执行亮度变换Imadjust 调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim 寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise 给一幅图像添加噪声Imnoise2（DIPUM）使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3（DIPUM）生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian（DIPUM）执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr（DIPUM）执行频率域相关Dftfilt（DIPUM）执行频率域滤波Fspecial 创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter 滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt（DIPUM）执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace 确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter（DIPUM）计算频率域高通滤波器Lpfilter（DIPUM）计算频率域低通滤波器图像去模糊（复原）Deconvblind 使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy 使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx 离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam 计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift 颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam 计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon 计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray（DIPUM）显示小波分解系数Waveback（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy（DIPUM）存取小波分解结构的系数Wavecut（DIPUM）在小波分解结构中置零系数Wavefast（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter（DIPUM）构造小波分解和重构滤波器Wavepaste（DIPUM）在小波分解结构中放置系数Wavework（DIPUM）编辑小波分解结构Wavezero（DIPUM）将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk 为块处理选择块大小Blkproc 为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt 按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作形态学操作（亮度和二值图像）Conndef 默认连通性Imbothat 执行底帽滤波Imclearborder 抑制与图像边框相连的亮结构Imclose 关闭图像Imdilate 膨胀图像Imerode 腐蚀图像Imextendedmax 最大扩展变换Imextendedmin 最小扩展变换Imfill 填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin 强制最小Imopen 打开图像Imreconstruct 形态学重构Imregionalmax 局部最大区域Imregionalmin 局部最小区域Imtophat 执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作（二值图像）Applylut 使用查表法执行邻域操作Bwarea 计算二值图像中的对象面积Bwareaopen 打开二值区域（删除小对象）Bwdist 计算二值图像的距离变换Bweuler 计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss 二值击不中操作Bwlabel 在二维图像中标记连接分量Bwlabeln 在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph 对二值图像执行形态学操作Bwpack 打包二值图像Bwperim 确定二值图像中的对象的周长Bwselect 选择二值图像中的对象Bwulterode 最终腐蚀Bwunpack 解包二值图像Endpoints（DIPUM）计算二值图像的端点Makelut 构建applylut使用的查找表结构元素（STREL）的创建和操作Getheight 得到strel的高度Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood 得到strel邻域Getsequence 得到分解的strel序列Isflat 对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel 创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi（DIPUM）计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor 基于颜色选择ROIRoifill 在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly 选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute 在彩色映射中重排颜色Cmunique 寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap 设置或得到彩色查找表Imapprox 以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot 绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform 应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread 读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform 创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi（DIPUM）将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb（DIPUM）将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint 返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift 循环地移位数组Dftuv（DIPUM）计算网格数组Padarray 填充数组Paddedsize（DIPUM）计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass 改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws（DIPUM）对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist（DIPUM）交互地生成2模式直方图Twomodegauss（DIPUM）生成一个2模式高斯函数Uintlut 基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref 获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref 设置图像处理工具箱参数的值。
数字媒体技术概述
Any Content+, Any Place, Any Device, Any Time
Conditional Access/Cable, Satellite,
+ As Authorized
Broadcast, Wireless
Services,Entertainment
1.2 数字媒体处理关键技术
什么是数字媒体：A Big Picture
多媒体
图像
视频
文本
音频
语音
数字媒体系统 分布式数字媒体系统
媒体内容管理
Authoring Frameworks Tools
网络
Streaming video
Web pages
Virtual worlds
Байду номын сангаас
Streaming audio Client-server
适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。
压缩策略
无损压缩(Lossless Compression)
哈夫曼编码(Huffman Coding) 自适应哈夫曼编码 Lempel-Ziv-Welch (LZW)
用于GIF JPEG-LS
有损压缩(Lossy Compression)
多媒体信息：通过多媒体传播的信息。 多媒体系统：能够产生、存储、传播多媒体信息的系
统。
数字媒体技术的发展
WWW 数字视音频
图形操作系统
1980
Future
1990
32位处理器
CD-ROM, LAN, WAN, 16位处理器 桌面PC
1970-an
8位处理器
数字媒体计算机演变的关键技术
信息与计算科学基础知识单选题100道及答案解析
信息与计算科学基础知识单选题100道及答案解析1. 信息论中，熵的单位通常是（）A. 比特B. 字节C. 赫兹D. 瓦特答案：A解析：在信息论中，熵通常以比特为单位来衡量信息的不确定性。
2. 计算科学中，求解线性方程组常用的方法是（）A. 二分法B. 牛顿法C. 高斯消元法D. 蒙特卡罗法答案：C解析：高斯消元法是求解线性方程组的经典方法。
3. 以下哪种算法的时间复杂度最低（）A. O(n²)B. O(n log n)C. O(log n)D. O(n)答案：C解析：时间复杂度O(log n) 表示算法的执行时间增长速度最慢。
4. 在数值分析中，用于逼近函数的常见方法是（）A. 泰勒展开B. 傅里叶变换C. 拉格朗日插值D. 以上都是答案：D解析：泰勒展开、傅里叶变换和拉格朗日插值都是数值分析中用于逼近函数的方法。
5. 以下哪个不是数据结构中的基本数据结构（）A. 栈B. 队列C. 二叉树D. 链表E. 图答案：E解析：栈、队列、二叉树、链表都是基本的数据结构，图相对更复杂。
6. 计算科学中，用于优化问题的算法是（）A. 贪心算法B. 动态规划C. 模拟退火D. 以上都是答案：D解析：贪心算法、动态规划和模拟退火都是用于解决优化问题的常见算法。
7. 信息编码中，ASCII 码使用（）位二进制数表示一个字符A. 7B. 8C. 16D. 32答案：B解析：ASCII 码使用8 位二进制数来表示一个字符。
8. 以下哪种排序算法在最坏情况下的时间复杂度为O(n²)（）A. 冒泡排序B. 快速排序C. 归并排序D. 堆排序答案：A解析：冒泡排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n²)。
9. 计算机中，浮点数的表示通常采用（）A. 定点数B. 补码C. 移码D. IEEE 754 标准答案：D解析：IEEE 754 标准是计算机中常用的浮点数表示标准。
10. 计算科学中，用于查找的算法有（）A. 顺序查找B. 二分查找C. 哈希查找D. 以上都是答案：D解析：顺序查找、二分查找和哈希查找都是常见的查找算法。
【小型微型计算机系统】_通信开销_期刊发文热词逐年推荐_20140724
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
科研热词 静态分析 通信额外开销 软硬件通信 软硬件双通信模式 负载平衡 负载均衡 虚拟地理路由 节点选择 自适应决策算法 索引 稀疏表示 界标 混合编码 流量控制 时隙分配 无线传感器网络 数据通信 数据压缩 拓扑发现 异构并行系统 并行计算 并行优化 学习字典 图划分 可重构片上系统 可扩展性 去块滤波 区分服务 匹配追踪 动态电压频率调节 动态分析 低功耗优化 任务划分 web安全 sql注入 p2p isp h.264 godson-t众核 ad hoc网络
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
科研热词 骨干网络 自主 编译优化 系统级故障诊断 数据流程序 并行计算 地址分配 卫星网络 分簇路由 分布式 zigbee x10 omnet++仿真 epc网络 canetti-krawczyk模型 隐私保护 闪存 身份认证 路由算法 跨域 网络状态感知 缓冲区管理 秘密混淆 日志打包 无线传感网 无线传感器网络 数据聚集 数据库 接触成功率 广播认证 射频识别 容迟/容断网络 多级μ tesla协议 同步 只读锁 动态分配 优化 rfid ons java虚拟机
【计算机应用】_公钥_期刊发文热词逐年推荐_20140724
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 8 6 5 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49ห้องสมุดไป่ตู้50 51 52
科研热词 双线性对 公钥基础设施 数字签名 自认证公钥 密钥协商 可证明安全性 随机预言模型 认证 离散对数 椭圆曲线 无线传感器网络 密钥管理 密钥生成中心 多重签名 双线性映射 公钥加密体制 随机预言机模型 随机预言器 随机密钥预分配 适应性选择密文攻击 身份认证 身份密码体制 调度系统 证书管理 证书撤销列表 认证协议 认证中心 认证与密钥协商协议 计算diffie-hellman问题 聚合签名 结构化重签名 结构化 组播 组公钥 签名 策略表示 策略实施 移动计算网络 私钥 盲签密 盲签名 灰盒分析 灰度级水印 椭圆曲线密码体制 标准模型 替换公钥攻击 无证书密码系统 无证书公钥密码体制 无证书公钥密码 无证书代理签名 无证书 无线公钥基础设施
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
java 小波变换-回复
Java小波变换是一种数学算法，用于信号处理和数据压缩。
它是通过将原始信号分解成不同频率的子信号来分析信号的频率特征。
这种算法在音频、图像和视频处理等领域得到了广泛应用。
本文将介绍Java小波变换的基本原理、实现步骤以及应用案例。
一、小波变换的基本原理
小波变换是一种多尺度分析方法，它利用小波函数作为基函数，将信号分解到不同频率的子信号中。
小波函数是一种能够表达不同频率和时间位置的函数，它能够提供时频局部化的分析。
小波变换的主要思想是通过不同尺度的小波函数对信号进行分解。
在每个尺度上，小波函数可以对信号进行局部化的频率分析，得到不同频率分量的信息。
通过不断迭代这一过程，可以得到信号的不同频率分量的系数。
二、Java小波变换的实现步骤
1. 导入相关库
首先，在Java程序中导入实现小波变换所需的相关库文件。
可以使用开源库如JWave或JTransforms来快速、方便地实现小波变换功能。
2. 加载原始信号
接下来，加载需要进行小波变换的原始信号。
可以通过读取音频文件、图像文件或传感器等方式获取原始信号数据，并将其转换为Java中的数值数组。
3. 选择小波基函数
在进行小波变换之前，需要选择适合当前任务的小波基函数。
常用的小波基函数有哈尔小波、Daubechies小波、Symlet小波等。
选择不同的小波基函数可以得到不同的频率精度和时域分辨率。
4. 执行小波变换
利用选择好的小波基函数，对加载的原始信号进行小波变换。
可以使用库函数提供的API，将原始信号传入小波变换函数，并得到变换后的结果。
5. 选择重构级数
根据需求，选择需要重构的级数。
重构级数决定了信号在时域和频域的精度。
选择更多的重构级数可以提高频域的精度，但会增加计算时间和存储
空间的需求。
6. 执行逆小波变换
根据所选择的重构级数，执行逆小波变换，将小波变换后的结果还原为原始信号。
同样可以使用库函数提供的API来执行逆小波变换。
7. 分析结果
对逆小波变换得到的结果进行分析。
可以通过显示图像、播放音频等方式来观察变换后信号的特点和效果。
三、小波变换的应用案例
小波变换在许多领域都得到了广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：
1. 音频信号压缩
小波变换可以将音频信号分解成不同频率的子信号，通过舍弃低能量的子信号实现音频信号的压缩。
2. 图像增强
小波变换可以将图像分解成不同频率和方向的子信号，通过增强高频细节信息或滤除噪声来改善图像质量。
3. 数据去噪
小波变换可以提供一种局部化的频域分析方法，通过分析信号的频率特征，可以去除噪声信号，恢复原始信号。
4. 动态视频压缩
小波变换可以分解视频信号的时间和空间特征，通过舍弃低能量的子信号来实现动态视频的压缩。
综上所述，Java小波变换是一种用于信号处理和数据压缩的数学算法。
它通过将原始信号分解成不同频率的子信号，实现了对信号频率特征的分析。
通过选择合适的小波基函数和重构级数，可以得到不同精度和分辨率的结果。
小波变换在音频、图像和视频处理等领域都有着广泛的应用。
通过对小波变换的理解和实践，可以更好地应用于实际问题中。