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python - pyWavelets によるマルチレベル部分ウェーブレット再構成
合計が元の信号を再現するように、ウェーブレット分解のブランチを部分的に再構築する方法を探しています。これは、以下を使用して Matlab を使用して達成できます。
pywt を使用して同じことを達成したいのですが、これについてどうすればよいかわかりません。このpywt.waverec関数は完全な再構成を作成しますが、部分的な再構成のレベル パラメーターはありません。このpywt.upcoef関数は、単一のレベルに必要なことを行いますが、これを複数のレベルに拡張する方法がわかりません:
python - pywtを使ってhaarウェーブレットプロットを描く方法は?
私はウェーブレット変換を学び始めたばかりなので、そのような素朴な質問があります。
私は2つの非ゼロ係数のみを持つ非常に単純なスケーリング関数を持っています:
平均と差の部分を自分で計算したので、DWT を説明するプロットを描きたいと思います。
pywt間隔 [0,1] でライブラリを使用してこのプロットを表示する方法
私のベクトルはa = [8,2,1,6,3,−9,7,4]
私のグラフは、次のようになります: https://yadi.sk/i/3MIfn3tF3NRFsB
opencv - ウェーブレット分解による画像強調
ウェーブレット分解から生成された「近似係数」で領域ベースのヒストグラム等化を使用しようとしています。
コードは次のとおりです。
読み込み中の画像
離散ウェーブレット変換 - cA 近似係数; CD 詳細係数
cA に CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) を適用 - 近似係数
Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization を 'cA'(Approx Coeff) に適用したいのですが、python でエラーがスローされます。誰かが私がどこで間違っているのか教えてもらえますか?
更新:図の近似係数->領域ベースのヒストグラム強化セクションを達成しようとしています。 ブロック図
python - 22 行 546304 列の配列に連続ウェーブレット変換を適用するにはどうすればよいですか?
22 行 546304 列 (時系列信号) の配列に連続ウェーブレット変換を適用して、スカログラムを CNN にフィードしたいと考えています。Traceback (most recent call last): File "E:/physionet/wavelet.py", line 144, in create_cwt_image
sig = data[ii, :, jj] IndexError: too many indices for array
CWT を正しい方法で使用しているかどうか、コードが正しいかどうかがわからないというエラーが発生しました。
洞察を提供できる人なら誰でも大歓迎です。