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我的问题是，如何从时空和高维数据中进行聚类分析？我的目的是找到可以在空间和时间上显示模式的子空间集群。这里的空间意味着地理位置，所以我应该使用自相关定律（也称为托布勒定律或地理学第一定律）。这是对的吗？首先，我通过每个变量的小波变换（因为所有变量都具有时间和地理位置相关）进行时间到频率的变换，然后采用该系数并应用一个子空间聚类算法进行时间高维聚类. 一旦有了时间集群，我就会尝试通过时间集群之间的区域化来找到空间“集群”。

提前感谢任何光。

我正在实现一个将验证签名图像的android应用程序，决定使用离散小波变换方法（symmlet-8），该方法需要应用离散小波变换并使用低通和高通滤波器分离图像并检索小波变换系数。

方程式显示了我无法理解的符号，因此无法轻松进行数学运算，也不知道如何将低通和高通滤波器应用于我的 x 和 y 点。

是否有任何教程向您展示如何轻松地将离散小波变换应用于我的图像，从而将其分解为数字？

提前非常感谢。

有谁知道用于信号处理的好的 C/C++ 小波库？

该信号是浮点值或双精度值，而不是 int 值。

我正在研究自适应采样算法，采样率选择仅取决于频率子带..我已将信号分解为“j”级，导致 2^j 组系数..现在我需要找到最高的当前在信号中找到的贡献子带。

我不是高级数学，所以我只了解小波分解的基础知识。我找到了 JWave，它是小波处理的 Java 实现。作者告诉我它本质上可以进行多维分解。

问题是我不知道如何将它用于此任务。

我特别想要一个 8-tap Daubechies。我的最终目标是能够预测数字序列中的下一个数字。这个 URL给出了所有的数学，但没有代码。

我已经搜索过，但找不到任何有关如何执行此操作的代码。请有人指出我正确的方向。

哪个小波用于 Jpeg2000 图像压缩？

我正在阅读关于小波变换的书，以了解小波如何用于图像压缩，但是书中提到了很多类型的小波，我很困惑哪一种用于 Jpeg2000 压缩？

这些是我在书中找到的类型。

双正交小波、Shannon 或“Sinc”小波、Haar 小波（最短）、Coiflets 小波。

PS：我对图像压缩一无所知，只是从这个项目开始。

我有一个 data.frame 的值，其中的样本间隔不准确。样本形成未知幅度和周期的振荡波。我想在每个确切的时间估计值。

RI 中有没有一种方法可以将曲线拟合到该数据集，然后在我的给定点（63、64、65、66 ...）对其进行采样？我知道spline()但不知道如何让它给我精确的“小时”整数值。

编辑：为了澄清，这是我希望拥有的结果数据框（带有“值”的虚拟条目）

重新创建数据的代码：

我和一个队友正在为一个项目研究 JPEG2000 类似的压缩方案。它利用matlab和小波工具箱。

有2个问题。我对 JPEG2000 缺乏了解，这使我相信我缺少此压缩过程的步骤。第二个问题是一个实际错误，涉及：[dict,avglen] = huffmandict(cQ,p); % Create dictionary.
错误：？？？在 174 处使用 ==> huffmandict 时出错 源符号重复

我不确定这是否与矩阵中的重复值有关，因为没有进行游程编码。

==> 项目中的错误 41 [dict,avglen] = huffmandict(cQ,p); % 创建字典。

任何提示或信息都是有益的。
另外，我不确定是否需要预处理步骤

代码如下：

我有一个与小波包分解有关的问题。

我需要从完整（完整）树（四叉树）中计算出最佳树（基础）。这可以通过 MATLAB 的函数besttree来完成。不幸的是，我不能在我的程序中使用 m 文件。

我在 python 上编写程序，pywt引起了我的注意，但是在这个模块中没有计算最佳树的函数。是否有任何模块、库或一些示例在 C++/C 或 python 上计算出最佳树小波包分解（四叉树）？是否有可能将 m 文件转换为 C++/C 或 python？

我正在尝试使用 D4 小波编写前向小波变换。输入数据是 24 位/像素的彩色 .bmp 图像。我采用的小波系数：

问题是，在转换过程中，我得到的值大于 255 或小于 0。我应该怎么做才能保持在 [0,255] 范围内？

谢谢。