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在隐写术中，最低有效位 (LSB) 替换方法将秘密位嵌入覆盖介质中的位，例如图像像素。在一些方法中，对图像进行离散小波变换（DWT）并将秘密比特嵌入到DWT系数中，然后使用逆变换来重建隐写图像。

但是，DWT 产生浮点系数，对于 LSB 替换方法，需要整数值。我读过的大多数论文都使用 2D Haar Wavelet，但是，他们并不清楚他们的方法。我已经看到变换是根据低通和高通滤波器（浮点变换）定义的，或者取对值的和和差，或者平均差和平均差等。

更明确地说，无论是在正向变换还是在逆变换中（但不一定都取决于所使用的公式），最终会出现浮点数。我不能将它们用于系数，因为替换不起作用，并且我不能将它们用于重建像素，因为图像需要整数值进行存储。

例如，让我们考虑一对像素，A并B作为一维数组。低频系数由和定义，即 ，s = A + B而高频系数由差定义，即d = A - B。然后我们可以用B = (s - d) / 2和重建原始像素A = s - B。然而，在对系数进行任何位旋转之后，s - d可能不再是甚至重建像素的浮点值。

对于 2D 情况，1D 变换分别应用于行和列，因此最终会在某处发生除以 4。这可能导致浮点余数为 0.00、0.25、0.50 和 0.75 的值。我只遇到过一篇解决这个问题的论文。其余的在他们的方法上非常模糊，我很难复制它们。然而，DWT 已被广泛用于图像隐写术。

我的问题是，由于我读过的一些文献没有启发性，这怎么可能呢？如何使用引入浮点值的转换，而整个隐写术方法需要整数？

我正在尝试将平稳小波变换应用于单元阵列中的某些系数，但是这样做时，我最终会在变量中存储一行系数，而不是一列。我一直在对 DWT 做类似的事情，其中​​系数只包含在一列中，并且效果很好，我希望 SWT 中的系数也包含在列中，但不幸的是没有。有人知道为什么吗？

这是我正在使用的功能：

[L1,H1] = swt(f{1},1,'haar');

有谁知道我如何获得包含在列而不是行中的系数？

cwtft什么是'parm'意味着当你在or中设置小波函数的名称时icwtft。wave = {wname,[7.6]}. 当我使用'morl'函数cwtft或icwtft变换时，我也可以改变 Fb 和 Fc 吗？如果没有，那么如何使用 cwt 变换重建我的信号？因为 cwt 让我为 fb 和 fc ( cmorfb-fc) 选择可选值。Matlab 没有直接的小波逆变换功能。

我正在寻找 FFT 的替代品以在 python 中创建频谱图分析器。我听说小波变换比短时 FFT 更快，并且提供更好的时间精度。我阅读了这篇 wikipedia article，其中介绍了 Java 中的 Haar 小波变换实现：

https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform#Code_example

我粗暴地将它转换为 python，但我不知道我得到的值是否正确。有人可以确认吗？

结果：

现在，我想对 EEG 信号进行降噪，我有一个 EEG 信号（2048 个系数），在运行 Daubechies4 之后，我还获得了 2048 个系数，我想知道如何确定细节和近似系数，而 daubechies4 是 4 级 daubechies还是具有 daubechies4 功能的 1 级？非常感谢。有任何教程可以帮助我吗？

我有一个 EEG 信号，它包含眨眼伪影，我阅读了一些参考资料，知道可以检测眨眼并通过使用小波变换将其移除，但我不知道如何做到这一点，如何检测眨眼？有什么教程给我，在将脑电信号转换成小波系数后，我应该做什么以及可以使用哪个级别的 daubechies 来做到这一点？谢谢！

运行代码：

你能告诉我数组中的元素是什么c意思l吗？

我正在尝试从 Morlet 的小波变换重建原始时间序列。我在 R 中工作，包 Rwave，函数 cwt。该函数的结果是一个包含复数值的 n*m (n=period, m=time) 矩阵。

为了重构信号，我使用了Torrence & Compo 经典文本中的公式（11） ，但结果与原始信号无关。我特别关心小波变换的实部与尺度之间的划分，这一步完全扭曲了结果。另一方面，如果我只是对所有尺度的实部求和，结果与原始时间序列非常相似，但值稍宽（原始序列范围~ [-0.2, 0.5]，重构序列范围〜[-0.4,0.7]）。

我想知道是否有人能说出一些实用的程序、公式或算法来重建原始时间序列。我已经阅读了 Torrence 和 Compo (1998)、Farge (1992) 和其他书籍的论文，它们都有不同的公式，但没有人真正帮助我。

我想计算每行 480X480 图像的 morlet 小波。我必须保存每一行的变换输出，这是一个二维数组（矩阵）。

然后我将取所有 480 个二维矩阵的平均值，我必须得到一个平均值的最终图。

在这里，我想取 480 个系数矩阵的平均值。这里出现错误

无法从 double 转换为单元格。

土壤波错误（第 12 行）coefs(i) = cwt(K,1:128,'morl');

任何人都可以提出更好的方法或对此进行调整。

我正在尝试通过 Haar 变换实现基本的 2D 小波变换之一。

我将此应用于图像去噪问题。

我恢复的结果有一些黑色块和一些白色块。

我想我在没有标准化的情况下坚持软阈值。

这是我的代码：

我怎样才能做到这一点 ？