wavelet-transform

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次のコードサンプルでは、印刷された出力の行が少なくともおおよそ一致することが予想されます。しかし、彼らはしません。 % input data y = rand(10000,1); dt = 1/500; % 500Hz is the sampling rate % wavelet transform f = 1:50; % frequencies at which to p

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Wavemulcorパッケージ - wave.multiple.cross相関関数 - 置き換えの長さがゼロ

wavemulcorパッケージ、特にwave.multiple.cross.correlation関数を使用して、データに複数のウェーブレット相互相関を実行したいと考えています。私は、パッケージのマニュアルに従ってこの例に従っていますが、代わりに自分のデータを使用しています。この関数はサンプルデータで動作しますが、私が試してみるとエラーになります。エラーは "置換長さゼロ"を参照していますが、こ

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ウェーブレットの不変のシフト

ウェーブレット変換はシフト不変ではなく、シフト不変である固定ウェーブレットと2倍密度の2ウェイウェーブレット変換のような他のタイプのウェーブレットがあると聞きます。誰でも私に説明することができます、 "シフト不変"の意味は何ですか？

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ワンレベル

私は次のように1レベル分割されないウェーブレットはpythonでパッケージpywaveletsから関数swtnを使用して3D numpyの配列に変換を適用しようとしてきた：エラーを上昇 import numpy as np from pywavelts import swtn img = np.random.rand(4,4,5) WT = swtn(img, 'coif1', leve

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ウェーブレット係数は、2D離散ウェーブレット変換の分解画像のピクセル値です。

離散ウェーブレット変換を使用しています。私はこの理論を初めて使用しています。分解された画像のウェーブレット係数にアクセスして修正したいのですが、ウェーブレット係数は単に2D DWTの分解画像のピクセル値ですか？これは、例えばDWT分解の結果である：私はウェーブレット係数にアクセスして変更したいときそう、私は上記の画像の画素値を反復処理することができますか？ご協力ありがとうございました。

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可逆透かしのためのLeGall 5/3フィルタの開発方法

私は、IWT変換とフィルタリング5/3を使用する可逆画像透かしを実装したいと考えています。このフィルタは、matlabにあるcdf 5.3です。コードを実行した後、私はこれが真実ではなく、フィルタ5/3が異なることを発見しました。私が持っていた検索の後、私はこのフィルタがJPEG2000で使われていた5/3ということを発見しました。今はフィルタレグル5/3を実装してから、サブバンドHL1を選択し

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ウェーブレット分解におけるパラメータcoif1の意味は何ですか？

私はウェーブレット変換のためのコードを持っています。ここでは、信号を分解するためにcoif1を使用しています。誰でも何がcoif1の使用法を説明することができますか？それはどういう意味ですか？これはコードです： MATLABドキュメント hereと there（パラメータ wnameのドキュメント）を見てみると function wavelet = waveletTransform(image)

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pywavelet信号再構成

私は、pywaveletライブラリを使ってウェーブレットの概念を理解しようとしています。私の最初のステップは、ウェーブレット係数を使って、どのように入力信号を再構成できるかを確認することでした。以下の私のコードを参照してください。 db1 = pywt.Wavelet('db1') cA6, cD6,cD5, cD4, cD3, cD2, cD1=pywt.wavedec(data, db1,

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大きなXTSオブジェクトを配列に変換してEignevalueとEigenvectorを計算する

1343データポイントの12 x 12変数のXTS ZOOオブジェクト全体にわたってスライディングウィンドウを使用して相関計算を行った結果、大きなXTSオブジェクトがあります。私の大きなXTSオブジェクトは次のように構成されています。行は時間と列を表し、列は相関の組み合わせを表します。私が間違っているが、私はRでeigen()機能は、行列ラムダ1,2および3の固有値を計算するための正方行列を必要

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ウェーブレット変換に最適な帯域幅を選択する

1次元連続信号データを変換し、与えられた帯域幅/スケールの変換範囲を生成した。指定された範囲内で最適な帯域幅またはスケールを自動的に選択する方法は？例：図中、濃い青色の線は元の1D連続信号データです。他のすべての曲線は、ある範囲の帯域幅[10,20,30,40,50]のデータの変換です。この例では、はどのように自動的にカーブの変化をキャプチャする帯域幅を選択するのですか？注：答えはPython