小波实验报告双树复小波变换
各向异性双树复小波包变换
应用 中有 优异 的表 现 ． 本 文在 二 维 双树 复小 波 变换 的基 础上 ， 合 了 结
一
种各 向异性 的 小波 包 分 解 结 构 ． 得 的 小 波基 也 所
是各 向异 性 的 ， 即在行 和列 方 向上尺 度不 同 ， 且小 并 波基 的种类 和 方 向更 多 ， 比原 双 树 复 小 波 变换 更 灵 活 ， 更有 效地 表 现 图像 特 征． 进一 步将 这种 分解 能 若 方式扩 展 到三 维 ， 用于视 频数 据 的分解 ， 同时考 虑 能
Ｋｅ ｙｗｏｒ ｓ：ｃ ｍｐ ｅ ｖ ｌ ｔｔａ ｆ ｒ ，ａ ｓ ｔｏ ｉ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｄ ｏ ｌ ｘ ｗａ ｅｅ ｒｎｓｏ ｍ ｎｉｏｒ ｐ ｃ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ，ｄ ｎｏｓｎ ｉ ｅ ｉｉ ｇ
目前大 部 分 图像 处 理算 法都 是在 某种 变换 域 中 进行的， 图像变 换 的优 劣 很 大 程 度 上 影 响 着变 换 域 算法 处 理结 果 的优 劣 ． 秀 的 图像 变 换算 法应 该 符 优 合 人 眼 的视觉感 知 特 征 ， 且 能 够 表 现 图 像 中 丰 富 并
视觉效果． 近年来方 向性 的多分辨率分解成为图像 变换领 域研 究 的热 点 ， ｉ ｓｕｙ提 出 的双 树 复 小波 Ｋｎ ｂｒ ｇ 变换 （ ＴＣ ） Ｄ —ＷＴ 是一 个成 功 的例 子 Ｊ具 有 方 向性 、 ，
Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｏ ｅ ｏｓｎ ｆｉ ｇ ｎ ｉ ｅ ｈｏ ｔ ｔＰ ｐ ｒｍｅ ｔ ｆｄ ｎ ｉｉ ｇ ｏ ｍａ ｅ ａ ｄ ｖ ｄ ｏ ｓ ｗ ｈａ ＳＮＲ ｒ ａ ｅ ０．１～ １ ｄＢ ｈ ｇ ｅ ｈａ ｈｏ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｓ ｔｏ ｉ ｉ ｈ ｒ ｔ ｎ ｔ ｓ ａ ｅ ｎ ｉｏ ｒ ｐ ｃ
复小波变换
复小波变换
复小波变换是一种基于小波变换的信号分析方法，它在小波变换的基础上引入了一个复数系数，使得分析结果具有更丰富的信息量和更广泛的应用范围。
与传统小波变换只能分析信号的幅度信息不同，复小波变换可以同时分析信号的幅度信息和相位信息，从而更加准确地描述信号的特征和特性。
复小波变换有很多应用，例如在图像处理中可以用于图像压缩和增强；在语音信号处理中可以用于语音识别和语音合成等方面。
此外，复小波变换还可以应用于金融信号分析、医学信号处理、天气预报等领域，具有广泛的应用前景。
在复小波变换的研究中，研究人员不断提出新的复小波基函数，以适应不同领域的需求。
同时，还有许多关于复小波变换的算法和优化方法的研究，以提高分析效率和准确度。
综上所述，复小波变换是一种重要的信号分析方法，具有广泛的应用前景和研究价值。
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双树复小波变换的 c++
以下是使用C++实现双树复小波变换的示例代码：```c++#include <iostream>#include <complex>#include <vector>using namespace std;// 定义复数类型typedef complex<double> Complex;// 定义双树复小波基函数Complex wavelet(int n, double t) {if (n == 0) {return exp(-t/2) * cos(sqrt(3)*(t/2));} else {return exp(-t/2) * (cos(sqrt(3)*(t/2)) + I*sin(sqrt(3)*(t/2)));}}// 定义双树复小波变换函数vector<Complex> dualtree_wavelet_transform(const vector<Complex>& signal, int level) {vector<Complex> result(signal.size(), 0); // 初始化结果向量for (int i = 0; i < signal.size(); i++) {double t = 2 * M_PI * i / signal.size(); // 计算时移参数for (int j = 0; j < level; j++) { // 对信号进行多次双树复小波变换result[i] += signal[i] * wavelet(j, t);}}return result; // 返回变换结果向量}int main() {// 生成测试信号vector<Complex> signal(100);for (int i = 0; i < signal.size(); i++) {signal[i] = Complex(sin(i / 10.0), cos(i / 10.0));}// 对信号进行双树复小波变换vector<Complex> result = dualtree_wavelet_transform(signal, 3);// 输出变换结果for (int i = 0; i < result.size(); i++) {cout << result[i] << endl;}return 0;}```在这个示例代码中，我们首先定义了复数类型`Complex`，然后定义了双树复小波基函数`wavelet`和双树复小波变换函数`dualtree_wavelet_transform`。
基于双树复数小波和SVR的红外小目标检测
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｏ ｇ ｎ ｌｚｎ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓｏ ｍ ａｌｔ ｒｅ ｎ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ｎ ｒ ｒ ｄ ｉ ａ ｅ ｔａ ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ａｙ ｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｆｓ ｌ ａ ｇ ｔａ ｄ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｎ ｉｆａ ｅ ｍ ｇ ｓ，ａ ｄ ｔｃ ｉｎ ｍｅ ｈ ｃ ｅｅ ｔ ｔ— ｏ
Ｃ ） 支 持 向量 回归 （ｕ ｐｒ ｖｃ ｒ ｅｒｓｉ ，Ｖ ） 检测 方法 。首 先 采 用 双 树 复 数 小 波 变 换 抑 制 大 部 分 背 景 噪 声 ； 次 用 ＷＴ 和 ｓｐｏｔ ｅｔ ｇｅｓ ｎ Ｓ Ｒ 的 ｏｒ ｏ 其
Ｓ Ｒ对 去噪后 的红外 图像进行背景预测 ， Ｖ 并用去噪后的实际罔像减去预测 图像得 到残差 网像 ， 大大提 高了冈像 的信 噪 比； 接着 提 了基于模糊 Ｔ ａ ｉ Ｈ ｖ ａＣ ａｖｔ ｓｌｓ ａｒ —ｈｒａ 熵的阈值选取算法 ， ｌ— ｄ 对残差 图像进行 阈值 分割 ； 最后根 据 目标 的连续 性和运动 轨迹 的一
ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｆｔ ｅ ｎ ｉｅ ｎ ａ ｅ ｍａ ｅ Ｔｈ ｒ ｄ ｃｅ ｍａ ｅ ｉ ｕ ｔａ ｔ ｄ ｆｏ ｔ ｅ ｄｅ ｎ ｉｅ ｏ ｒ ｅ ｉ ｇ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｏ ｈｅ ｄ — ｏ ｓ ｄ ｉｆ ｒ ｄ ｉ ｇ ． ｒ ｅ ｐ ｅ ｉ ｔｄ ｉ ｇ ｓ ｓ ｂ ｒ ｃｅ ｍ ｈ — ｏｓ ｄ ｓ ｕ ｃ ｍａ ｅ， ｒ
致 性 检 测 出真 实 的小 目标 。实 验 结 果 表 明 ： ｌ 法 可 显 著 提 高 红外 日标 的检 测 概 率 ， 现较 远距 离 弱 小 目标 的检 测 。 亥方 实 关 键 词 ： 外 弱 小 日标 检 测 ； 树 复 数 小 波 变 换 ； 持 向量 回归 （ Ｖ ） Ｔ ａｉ Ｈ ｖｄ —ｈｒａ熵 红 双 支 Ｓ Ｒ ； ｓｌｓ ａｒａＣ ａｖｔ ｌ—
基于二维双树复数小波变换的图像去噪
平稳 过 程 信 号 、含 宽 带 噪 声 信 号， 用 传 统 方法 处 理 有 采
着 明显 的局 限性 。而 小 波变 换 由于其 具有 很好 的时频 特 性 ，它 采 用 了 多分 辨 率 的 方 法 ， 有 低 熵 性 、 去相 关 性 具
和选基 的灵活性， 因此它能够有效地去除噪声， 提高 图
像 的质 量 ， 去 噪 后 的图像 更有 利 于人 或 机器 的分 析 。 使 目前 ，可 分 离二 维 离散 小波 变 换 是小波 图像去 噪 中用 得
较 广泛 的方 法 ，但 由于 它在 平 移不 变性 ，方 向性 等方 面
噪 声可 以理解 为妨碍 人 的视 觉器 官或 系统传 感 器对
ｌ ＝维双树复数小波变换原理
Ｋｎ ｓｕ ｙ ｉ ｇ ｂ ｒ 等人 提 出在 同一个 数 据 上， 两 个独 立 的 用
所接 收 图像 源进 行 理解 或 分析 的各种 因 素 。一般 噪 声是
不 可 预 测 的随 机 信 号 ， 只 能 用 概 率 统 计 的 方 法 去 认 它 识 。 噪声 对 图像 处理 十分 重 要 ， 可 以影 响 到 图像 处 理 它 的 输 入 、 采 集 和 处 理 的各 个 环 节 以及 输 出结 果 的 全 过
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中国西 部科 技 ２ ０ 年２ （ ０ ８ 月 下旬 ）第０ 卷 第０ 期 总 第１ １ ７ ６ ３ 期
周 鹏
宋 宇
孟
晋
张 志 芳
（ 长春 工业大 学 计算机科 学与工程 学院，吉林 长春 １ ０ １） ０ ２ ５
摘 要： 目前 小波 变换 在 图像去噪 中的应 用取 得 了较好 的效果 。而 二维双 树 复数 小波 变换 由于其在 平移 不 变性 ，方 向性等 方 面的优 势 ，要比可 分 离二维 离散小波 变换 具有 更好的 图像 去噪能 力。 因此我 们提 出采用二 维双树 复数 小波 变换 进行 图像去噪 ，仿真 试验 结果
基于双树复小波变换和形态学的脉搏信号去噪
基于双树复小波变换和形态学的脉搏信号去噪李丹;王慧倩;柏桐;林金朝;庞宇;姜小明;蒋宇皓【摘要】常见的医学信号(如脉搏信号)包含大量的噪声,具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统的小波变换去噪方法的缺陷,提出了一种基于双树复小波变换和形态学的去噪算法,具有结构简单、计算复杂度低等优点,有效地克服了离散小波变换的平移敏感性和频率混淆.实验表明,该算法可以有效地去除脉搏信号中工频干扰及肌电干扰等高频噪声,其信噪比及均方差等定量指标均明显优于传统的阈值去噪算法,能得到较干净的脉搏信号波形.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2016(032)012【总页数】6页(P93-98)【关键词】信号去噪;双树复小波变换;形态学滤波;脉搏信号【作者】李丹;王慧倩;柏桐;林金朝;庞宇;姜小明;蒋宇皓【作者单位】重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TN911.73光电容积脉搏波描记法（photo plethysmo graphy，PPG）[1]是借助光电手段在活体组织中检测血液容积变化的一种无创检测方法，通过PPG可以获得心率、血氧饱和度、呼吸频率、血压等人体最基本的生理参数。
PPG信号蕴含了丰富的人体生理病理信息，临床上的许多疾病特别是心脏病，可使脉搏发生变化。
脉搏信号的频率范围为0.5～4 Hz，而人体运动产生的干扰频率在0.1 Hz及以上均有分布。
基于双树复小波变换的多聚焦图像融合
息 。本 文采 用 了一 种 基 于 局 部 区域 的能 量
加 权 选 择 的方 法 。 假 设 要融 合的 两幅 图像为 Ａ和 Ｂ， 合 融 后 的 图 像 为 Ｆ。 ①选 择一 个矩形 窗 口 Ｌ Ｘ Ｋ（ ３×３或 如 特 征 。 而 双 树 复 小 波 变 换 （ ａ Ｔｒ ｅ ＤＬ ｌ ｌ ｅ Ｃ ｍｐｅ Ｗ ａ ｅｅ ａ ｓｏｍ ， ｏ ｌｘ ｖ ｌｔ Ｔｒｎ ｆｒ ＤＴＣＷＴ） 却 ５× ５ ） 算 小 波分 解 各 子 带 系 数 的 均 值 等 计 能 克 服 这 些 不足 。它 不 仅 保 持 传统 小波 优 以及 方 差 。 良的时频局部化的分析能 力 ， 具有优 良 还 ②计 算 窗 口内 各 像素 对 窗 口能 量 的 贡 的 方 向 分 析 能 力 ， 够 反 映 出 图 像 在 不 同 献 率 。 能 分 辩 率 上 沿 多 个 方 向的 变 化 情 形 ， 好 地 更 ③ 计 算 以 像 素 （ Ｙ 为 中 心 的 窗 口能 ， ）
本 文提 出 的基 于 ＤＴＣＷＴ 变换 的 图 像 融 合 算 法的 步 骤为 ： 首先 将 源 图 像 Ａ、Ｂ进 ３实验结果 全面 、可 靠 的 图像 描 述 。 多聚 焦 图像 融 合 行 ＤＴＣｗ Ｔ变 换 ， 个 图 像 每 个 分 解 层 均 每 为 了验 证 该 融 合 算 法 的 效 果 ， 用 多 使 是 图 像 融 合 研 究 内容 之 一 ， 是 指 在 相 同 得 到 ２个方 向低 频子 带和 ６个 方 向 高 频 子 聚 焦 图 像 进 行 融 合 实 验 ， 与 基 于 局 部 能 它 并 的 成 像 条 件 下 ， 头 聚 焦 目标 不 同 的 两 个 带 ； 后 对 低 频 子 带 系 数 和 高 频 子 带 系 数 量 取 大 的 融 合 方 法 进 行 对 照 ， 后 对 实验 镜 然 最 （ 多 个） 图 像 ， 这 些 图像 中 清晰 部 分组 分 别 采 用 不 同 的 融 合 规 则 ， 后 再 进 行 结 果 进 行 了 主观 和 客 观 分 析 。 或 源 将 最 成 一 幅 新 的 图 像 ， 可 得 到 一 个 多 目标 都 ＤＴＣｗＴ逆 变换 得 到 融 合 图 像 。 就 为 了定 量 评 价 上 述 不 同 融 合 方法 用于 聚 焦 清 晰 的 融 合 图像 ， 样 更 便 于 人 眼观 ２． 这 １低频 子带 融合规 则 多 聚 焦 图像 融 合 的性 能 ， 用 熵 、边 缘 融 采 察 。 图 像 融 合 技 术 应 用 广泛 ， 现 代 航 空 在 在 图像 融 合 过 程 中 ， 像 的 低 频 分 量 合 质 量 Ｗ ＦＱＩ 标 、 加 权 融 合 质 量 指 标 图 指 航 天 、 自动控 制 、遥 感 遥测 、医学 ， 别是 集 中 了 图像 的 主 要 能 量 ， 映 图 像 的 近 似 Ｅ ＱＩ 特 反 Ｆ 作为 客观 评价 标 准 。融 合性 能评 价 的 军 事 指 挥 领 域 中正 发 挥 越 来 越 重 要 的 作
小波实验报告
小波实验报告小波实验报告引言小波分析是一种数学工具，可以将信号分解成不同频率的成分。
它在信号处理、图像处理、数据分析等领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过对小波变换的实际应用，探索其在信号处理中的效果和优势。
一、实验背景小波分析是一种基于频域的信号分析方法，与传统的傅里叶变换相比，小波分析可以更好地捕捉信号的瞬时特性和局部特征。
它通过将信号与一组基函数进行卷积运算，得到信号在不同尺度和位置上的频谱信息。
二、实验目的1. 了解小波变换的基本原理和概念；2. 掌握小波变换的实现方法和工具；3. 分析小波变换在不同信号处理任务中的应用效果。
三、实验步骤1. 选择适当的小波基函数和尺度参数；2. 将待处理信号进行小波变换；3. 分析小波变换后的频谱信息；4. 根据实际需求，选择合适的尺度和位置，重构信号。
四、实验结果与分析本实验选择了一段音频信号进行小波变换。
首先，选择了Daubechies小波作为基函数，并调整尺度参数。
经过小波变换后，得到了信号在不同频率上的能量分布图。
通过分析能量分布图，可以清晰地观察到信号的频率成分和时域特征。
进一步分析小波变换的结果，可以发现小波变换具有良好的局部化特性。
不同于傅里叶变换将整个信号分解成各个频率的正弦波，小波变换可以将信号分解成不同频率的局部波包。
这种局部化特性使得小波变换在信号分析和处理中更加灵活和精确。
五、实验应用1. 信号去噪小波变换可以将信号分解成不同频率的成分，通过滤除高频噪声成分，实现信号的去噪。
在音频处理和图像处理中，小波去噪已经成为一种常用的方法。
2. 图像压缩小波变换可以将图像分解成不同频率的局部波包，通过保留重要的低频成分，可以实现对图像的压缩。
小波压缩在数字图像处理和视频编码中有着重要的应用。
3. 时频分析小波变换可以提供信号在不同时间和频率上的分布信息，通过时频分析，可以更好地理解信号的时域和频域特性。
在语音识别、心电图分析等领域，时频分析是一种常用的方法。