問題タブ [wavelet]

学生プロジェクトでこのコードを実行しようとしています:

完全な Python コードを含む著者のブログ

その機能のみ：

著者によると、コードは実行されるはずですが、次のエラーが表示されます。

テスト済み: Windows 7 / Mac OS 10.7.3
Python 2.7.3
PIL 1.1.7

どんな助けでも素晴らしいでしょう！

乾杯、トビ

ウェーブレット変換を使用して画像をフィルター処理しようとしています。ここから関数を使用しようとしmdwtました: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/6391-wavelets-based-denoising/content/mdwt.m、およびこのリンクの他の関数は、次のように:

問題は、最後の行で : One or more output arguments not assigned during call to、Error in => y = mdwt(img,h,L);

問題はどこだ？関数mdwtには宣言のみが含まれており、それ以上は何も含まれていません。これが問題であることがわかります。誰でも私にこれを解決するのを手伝ってもらえますか? または、これらの関数を使用せずにウェーブレット変換を使用して画像をフィルタリングする他の方法はありますか?

前もって感謝します。

編集 ：

今、私はこのコードでウェーブレット変換を使用してノイズ除去された画像を表示しようとしています:

しかし、私はエラーが発生します

ノイズ除去関数は次のとおりです: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/6391-wavelets-based-denoising/content/denoise.m

問題はどこだ ？

この質問はかなり漠然としていますが、R で biwavelet パッケージを使用して成功した人はいますか? 次のコードがあります。

そしてそれはエラーを返します：

image.default(x$t, yvals, t(zvals), zlim = zlims, ylim = rev(range(yvals)), のエラー: 'x' と 'y' の値は有限であり、欠落していない必要があります

私のデータには欠損値が含まれておらず、すべて有限であるため、このエラーを理解できません。

例を再現しようとすると：

面倒くさいので、このパッケージでデータが失敗する理由がわかりません。上記の例のデータは、私のデータ、つまり「マトリックス」と同じクラスです。ヘルプやアドバイスをいただければ幸いです。

変更されました：

ウェーブレット パケット分解、特徴選択、SVM を使用した障害検出モデルについて詳しく知りたいです。ここでいくつかの関連論文を読むことができます：

http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=4547208

https://mospace.umsystem.edu/xmlui/bitstream/handle/10355/4845/research.pdf?sequence=3

私の質問は、最終的な SVM 分類子の機能としてウェーブレット パケット ノード (計算された rms 値を含む) を選択する必要があるという「機能の選択」ステップにあります。SVM では、各ベクトルのラベル (+1、-1) も知る必要がありますが、特徴選択プロセス中にこのラベルを取得するにはどうすればよいでしょうか。上記の論文のように、10倍SVMを使用した遺伝的アルゴリズム（GA）についてはあまり理解していません。誰でもこれについて説明できますか？

次のコード例が機能しない理由を誰かが提案できますか:

次のようなエラーが生成されます。

この問題を解決するにはどうすればよいですか?

追加：

Gavin Simpsons の回答への回答: 1 つの周波数のみを含むようにデータを保持し、時間ベクトルを変更すると、コードは正常に動作します。

私の最後の質問に関連するいくつかの質問をしたいので、別のスレッドに投稿したくありません。私の質問にはコードが含まれているため、コメントとして投稿することはできません。そのため、古い質問を新しい質問に編集する必要があります。見て、助けてください。ありがとうございました。

私はFFTとDSPを初めて使用しますが、MatlabでのFFTの計算についていくつか質問したいと思います。次のコードはMatlabヘルプからのもので、ノイズを削除しました。

1. NFFTとは異なる信号Lの長さを選択できますか？

2. ウィンドウを正しく使用したかどうかわかりません。しかし、ウィンドウを使用すると（次のコードでハニング）、振幅の正確な値を取得できませんか？

3. LとNFFTが異なる値を取得すると、振幅の値も異なります。入力信号の振幅の正確な値を取得するにはどうすればよいですか？（次のコードでは、既知の信号を使用してコードが正しく機能するかどうかを確認しました。しかし、センサーから信号を取得し、その振幅がわからない場合は、どうすれば確認できますか？）

どうもありがとうございました。ご連絡をお待ちしております:)

fft を使用して、読み込まれた 1 秒の音声ファイルの周波数、位相、大きさを取得し、「ああ」と言って再作成することができます。私が今やろうとしているのは、これらの各周波数が 1 秒のオーディオ ファイルのどこで始まり、どこで終わるかを調べ、データを配列に配置することです。

例: 100hz は 0.23 秒から 0.34 秒で始まり、104.34hz は 0.35 秒で始まり 0.37 秒で終わります。

fft はこれを行うことができますか、それともウェーブレットを使用するようにプログラム全体をシフトする必要がありますか? また、私が達成しようとしていることを行う方法を示すオクターブのウェーブレットの例はありますか?

レポのUbuntu Linux 12.04とOctave 3.2.4を使用しています

ありがとうリック

次の例では:

特定の時系列の日周サイクルを見ている場合、使用可能な最低の解像度は何ですか? この例では現在、1 時間間隔で測定されたデータを使用しているため、1 日に 24 のデータ ポイントがあります。これは、2 時間、3 時間、さらには 4 時間の時間ステップを使用した場合と同じくらい重要でしょうか?

また、データの解像度を下げたときに結果の有意性が変化するかどうかを計算する方法はありますか

私は現在、SFinGeメソッド（Maltoni、Maio、Cappelliによる）を使用して合成指紋を生成するライブラリに取り組んでいます。リンク：http ：//biolab.csr.unibo.it/research.asp？organize = Activities＆select =＆selObj = 12＆pat​​hSubj = 111％7C％7C12＆

手順の1つでは、画像にさまざまなガボールフィルターを適用する必要があります。画像の各ピクセルには方向と周波数が関連付けられているため、画像全体で1つのカーネルを使用して畳み込みを行うことはありませんが、プロセス中にフィルターを変更する必要があります。ピクセルのこれらの属性では、画像上の各ピクセルが異なる方法で変更されます。

この方法でフィルターを適用し、画像を数回畳み込むと（各畳み込みの後に画像を2値化する必要があります）、次のようになります。

マスター指紋、この画像は生成されるのに約20秒かかりました（これは遅すぎるので、FFTで実行したいのです）。これは、それを完了するために5回の畳み込みを実行する必要があったためです（数回から開始します）。ランダムな黒い点）。

私のフィルターは30x30で、画像は275x400です。各次数と密度に1つずつ、合計36000のフィルターがあります（密度は0〜100になります）。すべての角度をカバーできるので、フィルターの数を36000から9000に減らすことを計画しています。また、すべてのフィルターは事前に計算され、フィルターバンクに保存されます。

これは、gabor畳み込み実装のC＃のソースコードです。

この2つの方法は、畳み込みを実行します。

この2つの方法は、フィルターバンク用に異なるガボールフィルターを生成します。

私の目標は、この時間を1秒未満に短縮することです（このような時間にまったく同じことを行うプログラムがいくつかあります）。したがって、直接畳み込みアプローチが機能しないため、高速フーリエ変換畳み込みを実装することにしましたが、これに伴う問題は、FFTが同じカーネルを画像全体に一度に適用し、ピクセルごとにカーネルを変更する必要があることです。各ピクセルは、属性（密度と方向）に応じて変更する必要があるためです。この投稿では、Gaborウェーブレットを画像に適用する方法は？ reve-etrangeは、画像にさまざまなガボールフィルターを適用する方法を説明していますが、彼のやり方は、画像全体にさまざまなフィルターを適用してから応答を合計することです。必要なのは、さまざまなピクセルからの応答です。さまざまなフィルターに。

これは、1つのフィルターを画像で畳み込むときに発生することです（FFTを使用）。

これは使用されたフィルターでした：

そして、これはそれが畳み込まれたイメージでした：

これは、FFT実装のC＃のアルゴリズムです。

だから私が求めているのは、FFTを使ってさまざまなピクセルからさまざまなカーネルへの応答をどのように取得するのですか？これが不可能な場合、直接畳み込みを改善して少なくとも20倍速くする方法はありますか？

また、すべてのフィルターを使用して1つのカーネルを作成できるので、それらを画像全体に適用できますか？