问题标签 [haar-wavelet]

这是我的第一个问题。我正在尝试将 C 中的 2d haar 变换函数与 openMP 并行化。我在这里获得了它并进行了相应的修改。该程序获取黑白图像，将其放入矩阵并计算一级哈尔小波变换。最后，它将值标准化并将转换后的图像写入磁盘。

这是HDT的结果图像1 级

我的问题是并行版本的运行速度比串行版本慢得多。现在我在这里附上我想要并行化的主要部分的一个片段（稍后我可以放置所有周围的代码）：

时间或多或少是：

我尝试以许多不同的方式重新安排编译指示，例如使用静态调度、部分、任务等，还重新安排变量的数据范围并在并行区域内动态分配。我认为并行化 2 级会很简单，但现在我已经苦苦挣扎了两天。寻求您的帮助，我已经在这里检查了所有相关问题，但仍然无法继续，或者至少无法理解原因。先感谢您。（CPU Intel Core i3-4005U CPU @ 1.70GHz × 4 thread, 2 cores ）

更新：

1) m & n 怎么样，它应该在某一天也实现矩形图像，所以我把它留在那里。

2）我发现 u 实际上是一个普通数组，里面有一个线性化矩阵，即逐行（我使用 PGM 图像）。

3) memcpy 是一个更好的选择，所以现在我正在使用它。

关于主要话题，我试图通过为每个块生成一个任务来将工作划分为 n，结果比串行代码快一点。现在我知道输入矩阵 u 处于良好的行优先顺序，2 个 fors 似乎相应地进行，但我不确定时间：同时使用 omp_get_wtime() 和 clock() 我不知道如何测量加速。我用不同的图像尺寸进行了测试，从 16x16 到 4096x4096，并行版本似乎使用 clock() 更慢，使用 omp_get_wtime() 和 gettimeofday() 更快。对于如何使用 OpenMP 正确处理它，或者至少如何正确测量加速比，您有什么建议吗？

我正在通过特征提取代码运行一些 16 通道 EEG 数据。

eegData 是 240000x16 双倍（跨 16 个通道的 240000 个 EEG 数据样本）

我正在通过此代码运行 60GB 的 EEG 数据来训练模型并对其他数据进行预测。一些数据文件经历了数据丢失，所以这就是为什么我有

在那里。

我收到一个错误：

'single' 类型的输入参数的未定义函数 'haart'

在某些数据文件上，这可能是什么原因？

我为（使用小波包）运行 haar 变换，[9,7,3,5]但我不知道如何实现输出系数。我相信未归一化的结果将是：[6,2,1,-1]. 根据我的阅读，归一化是通过将每个系数乘以 来完成的2^(-j/2)，但情况并非如此。

我正在尝试在 Scala 中实现 Haar 小波变换。我正在使用此 Python 代码作为参考Github Link to Python implementation of HWT

我也在这里给出了我的 Scala 代码版本。我是 Scala 的新手，所以请原谅我的代码不太好。

但是代码卡在“var deltas1 = encode(samples(i), ubound)”并且没有给出任何输出。如何改进我的实施？提前致谢！

我已经从 matlab 到 python 重新创建了 Haar Tranform 矩阵的代码，在输入 2 和 4 的 n 值时成功，但是当我尝试输入 8 时出现错误

“回溯（最近一次调用最后一次）：文件“python”，第 20 行，在 ValueError 中：形状太大而不能成为矩阵。”

这是我的代码

我想对图像进行哈尔小波变换。我使用这段代码，但结果太糟糕了。你能帮助我吗？

请有人帮助解决在 R 中运行离散小波变换的解决方案。

我尝试过以下数据格式；Year, Rain.

年份的形式是 1970,1972,1973.... 和 Rain 的形式是 200, 85, 34, 56 23, 0.5... 等等。我不知道我的数据框是否正确。或者如果我需要在运行数据之前对数据做一些事情。

尚未将 data.frame 保存为 wave，我运行如下：

这是我的代码：

我收到了这个错误：

请提供示例帮助，以便我理解为什么会出现此错误

如果输入数据不均匀，我该怎么办？如果输入数据不是 2 的幂呢？我应该忽略其余的数字吗？

我只是在学习小波变换的开始，所以我有这么幼稚的问题。

我有非常简单的缩放函数，只有两个非零系数：

我自己计算了平均值和差异部分，现在我想画一个图来描述我的 DWT。

如何pywt在区间 [0,1] 上使用库显示此图

我的载体是a = [8,2,1,6,3,−9,7,4]

我的图表应该类似于这个：https ://yadi.sk/i/3MIfn3tF3NRFsB

我正在尝试通过将其乘以变换矩阵 H 来实现 128×128 lena 图像的 haar 小波变换，如下所示：

我得到的是这样一张几乎是黑色的图片： 我的代码产生了什么

这不是我所期望的，它必须是 lena 的 1 级载重吨，如下所示： 1-level Dwt of lena

我不想使用 matlab 函数 dwt2 或 wavedec2 。