问题标签 [wavelet-transform]

我有一个矩阵，我想将它分解为具有从低到高频率限制的不同矩阵。正如我所注意到的，它可以使用小波变换来完成。我找到了类似于下图的一维信号，我想使用 MATLAB 对我的二维矩阵执行类似的过程。我想将其分解为具有不同级别的低频到高频分量的不同矩阵。

但是，当我在提取数据时遇到问题时，我使用了矩阵工具箱。

如何使用 MATLAB 做到这一点？

大致根据上图：

我需要做一个这样的数组：

这里，image是一个numpy的二维数组，其余的数组项是未抽取离散小波变换得到的分量，也是二维数组。

例如，

使用 Python 2.7，这相当简单。

但是，我无法在 Matlab 中执行此操作。

组件将在udwt.dec（结构dec域udwt）中找到，来自1 to 7.

从 Python 代码创建并行：

问题是，我没有得到Matlab（1，ll）中第一级的低低分量（近似分量）。

在使用ndwt22 级分解时，它只为每个级别（lh、hl、hh）提供了一个近似值和 3 个细节。

而在 Python 的pywt.swt2()中，我得到了每个级别的近似值，以及每个级别的 3 个细节（lh，hl，hh）。

那么我在哪里可以在 Matlab 中找到这个 1,ll 呢？

我认为是 2,ll （根据这里udwt.dec{1}的答案，第二级的低点而不是第一级。

我应该使用其他功能代替ndwt2吗？

我正在尝试将 Matlab 代码转换为 Python。为了做一个多信号一维小波分解，我mdwtdec()在 Matlab 中使用。我在 python 中找到的最接近的函数在pywtlib, wavedec().

而 matlab 函数有 4 个参数mdwtdec(DIRDEC,X,LEV,WNAME)：这X是信号，LEV是电平，WNAME是小波名称，DIRDEC是方向指示器：（r行）或c（列）。

mdwtdec(DIRDEC,X,LEV,WNAME)返回矩阵LEV的每一行 (if DIRDEC = r) 或每一列 (if )级别的小波分解，使用小波DIRDEC = cXWNAME.

在 pywavelets 中，takeswavedec(X,LEV,WNAME)和Matlab类似。方向没有选项，因此默认设置为“r”。我也需要 'c' 作为选项，如何在 Python 中实现它？XLEVWNAME

我有兴趣导出离散小波变换以减少超过 50,000 个数据点的噪声。我正在使用 wmulden - 用于小波变换的 matlab 工具。在这个函数 wfastmcd 下，另一个函数被调用，它一次只需要 50000 个数据点。如果有人建议如何对数据点进行分区以获取整个数据集的转换，或者是否有任何其他 matlab 工具可用于此类计算，那将非常有帮助。

我正在尝试计算两个信号的相位滞后指数。为了做到这一点，我必须首先获得两个信号在时域中的交叉频谱密度。

我在 matlab 中对 wcoher 函数进行了一些试验，但假定所需的输入是按比例的。我正在努力理解比例和频率之间的关系，特别是如何将所需的频率（2 到 150 赫兹之间）转换为相干计算的比例。

任何有用的资源将不胜感激。

我不知道这是否是除了编程之外提出问题的正确地方，所以如果我在这里问这个问题有误，我深表歉意。

我无法理解图像上的离散小波变换。我按照本教程对这个理论有了一个简要的了解。但我无法理解 wrt 图像。

例如：

ndwt2('chess.jpg', 2, 'haar')在上面的棋盘上使用Matlab的函数，我得到了以下7张图像。

ndwt2()返回一个结构，其成员dec包含近似 (A)、水平 (H)、垂直 (V) 和对角线 (D)细节。

这是我有问题的地方。图像的 A、H、V 和 D 细节是什么意思？

另外，专辑中的第一张图片怎么是棋盘近似值（假设近似值意味着对图像的粗略估计）？它只是在国际象棋框的边界处有线条。这是一个近似值，还是我理解错了？

我知道提升方案是一种通过预测和更新输入信号的偶数和奇数元素来计算 DWT 的算法，并且我认为它应该使用相同的小波系列给出相同的结果，并且当我尝试时发生了什么MatLab 中的以下代码与 db1

不管输入的长度如何，但是当我使用 db4 时，我得到了完全不同的答案。

谁能帮助我，为什么这发生在 db4 和更高阶的家族中。

I always hear that wavelet transform is not shift invariant, and that there are other types of wavelet, like stationary wavelet and double density dual-tree wavelet transform, that are shift invariant.

Can anyone explain to me, what is the meaning of "shift invariant" .

我一直在研究离散小波变换，我对这个理论很陌生。我想访问和修改分解图像的小波系数，这些小波系数只是二维 DWT 中分解图像的像素值吗？

这是例如 DWT 分解的结果：

那么，当我想访问和修改小波系数时，我可以只遍历上图的像素值吗？谢谢您的帮助。

在下面的代码示例中，我希望打印输出的行至少大致匹配。但他们没有。

我正在尝试在 Matlab 中使用连续小波变换，并且我想在输入信号中以不同频率执行变换，但我正在努力寻找一种可靠的方法来估计相应的尺度。

在那个代码示例中，我scal2freq用来估计这些尺度（知道它是对合的，即scal2frq(scal2frq(x,'morl',dt),'morl',dt) == x所有的数值精度都达到了x, dt），但是我希望返回的频率估计值cwtft是相似的。如您所见，它们不是。

有谁知道如何cwtft估计这些频率，以及我是否可以使用反向估计来预测所需的比例？