問題タブ [wavelet]

2 つ以上の欠陥が一緒に配置され、得られた信号 (A スキャン超音波検査、NDT、時間対振幅) が重なり合うようにエコーを受信して​​いるプロジェクトを行っています。

Matlab ソフトウェアでウェーブレットを使用してそれらを個別に区別または表示するにはどうすればよいですか?

それぞれの信号がそれぞれの特性を示すように、コードの概要だけでも教えてください。行ごとの簡単なアウトラインが役立ちます。

プログラムでウェーブレットを使用しており、パッケージwaveletsを使用して、関数を使用して時系列の DWT を作成していますdwt。この関数は、クラス のオブジェクトを返します。これは、、、、、などの多くのスロットをdwt持つ S4 オブジェクトです。WVlevelsfilter

Wにベクトルとしてアクセスするにはどうすればよいですか?

地震の痕跡を取得するために、リッカー/メキシコのハットウェーブレットで畳み込む反射率データがいくつかあります。私の問題はウェーブレットの作成によるものです。ウェーブレットの支配的な周波数を約70Hzにし、タイムステップを0.19 msにします。これは、反射率データと同じタイムステップです。MatLabで関数mexihatを使用して、問題を解決するためにlb、ub、およびnパラメーターを調整しようとしましたが、理解できません。私の問題を解決する簡単な方法はありますか？支配的な周波数が発生するリッカーウェーブレットの式を知っている人はいますか？

どんな助けでも大歓迎です！

これは私の最初の投稿です。誰かが私が始めるのを手伝ってくれることを願っています。それで、私はクラスプロジェクトの画像処理に取り組んできました。Haar 変換関数をゼロから作成することから簡単に始めました。これは非常に簡単で、cameraman.tif などのプリセット画像に適用しました。ただし、そのサンプル画像はグレースケールと正方行列です。

今、私たちは大きな飛躍を遂げ、フィルターを長方形の色付きの画像に適用することになっています。imread(picture)赤、緑、青 (RGB) を表す 3 つの値を持つ配列マトリックスを作成すると理解しています。また、基本的に言えばfor、色の各チャンネルを通過するためにループを使用する必要があることも理解しています。ただし、さまざまなチャンネル用に作成して画像を元に戻す方法については、つまずきます。

私はここでいくつかの素晴らしい答えを見て、女性とフルーツバスケットの例を再構築することができましたが、残念ながら、それらはすべてプリセットDWT機能を使用しているため、使用してはなりません.

最終的なコードは次のようになります: 1) 必要な反復回数をユーザーに尋ねます。

2) ユーザーにしきい値について尋ねる

3) ユーザーに反復回数を尋ねる (1-3)

サンプル画像として、長方形のビットマップを選択しました。これはまだ圧縮されておらず、簡単な識別子として「1」を使用しているためです。

ここで、しきい値の絶対値の外側の値をゼロに設定しながら、ユーザーが指定した反復回数で Daubchechies Wavelet Transform を実行する必要があります。画像再構築前。

十分な情報を提供できたことを願っています。既に間違っていた場合は修正してください (そうでないことを願っています)。ループを実装してチャネルに対処しようとするたびに、コードが壊れ始めます。参考までに、元の cameraman.tif 画像で機能した Haar 変換を次に示します。

どうもありがとう！

プロジェクトの一環として、次数 1 および 2 のスプラインのスケーリング関数と Battle-Lemarie ウェーブレットを表すプログラムを Python で作成する必要があります。次数 1 のスプラインについては、次のように関数をトレースします。

関数phiは、関数phi^#に対して変更する必要があるその変換と直交していません。関数phi^#は、phi_hat^# = sqrt(3) (2 * pi) ^ (-1/2) *(4 sin^2(z/2)/( z ^ 2 (1 + 2 cos ^ 2 (z/2)) . この関数を見つけるには、次のようにコーディングします。

残念ながら、結果は良くなく、機能は「つぶれています」。誰かが私を助けることができますか？

ウェーブレットツールボックスまたはウェーブラボを使用して2D関数のウェーブレット係数を表現したいのですが、次のような画像を表示することができません。

。

それ、どうやったら出来るの？

フーリエ変換についてはまだよくわかっていません。それが画像の周波数情報を表していることはわかっており、フーリエ変換を使用して画像を再構成できます。

たとえば、画像 I(x,y) があるとします。そのフーリエ変換は F(I) です。画像全体を再構築せずに、(x1,y1) から始まり (x2,y2) で終わる画像の小さな長方形の領域を再構築したいと考えています。

F(I) から小さなパッチだけを再構築することは可能ですか?

私は今日、温度測定から湖の蓄熱量を測定することを検討したレポートを読んでいました。そこでは、蓄熱量の​​短期的な変化の推定を混乱させる可能性のある温度変動の影響を減らすために、ウェーブレットノイズ除去ルーチンが使用されました (daubechies) 4 ウェーブレット、単一再スケーリング、ウェーブレット ツールボックスの wden 関数で使用される最小/最大しきい値)、2 レベルのウェーブレット フィルタリングが適用されました。この手法により、水温の時間的変動がより滑らかになり、日中の熱の増減のパターンが維持されます。

この説明から、私の温度測定値は次のようになっていると考えてください。

matlab の wden 関数を使用して説明されている手法をどのように適用しますか。

この投稿があいまいで申し訳ありませんが、私はこのタスクを完了する方法について無知であるため、アドバイスをいただければ幸いです。

MATLAB でウェーブレットに基づく画像圧縮に取り組んでいます... 以下のコードを作成しました。すべて正常に動作していますが、圧縮された画像はプレーンな白黒画像として表示されます。分解レベルを 1 にすると、圧縮された画像が完全な黒で表示されます。分解レベルが 2 の場合は、完全に白い画像になります。分解レベル 3 の場合は、3/4 の白と 1/4 の黒になります。 。 助けてください。私が使用したコードは

高速アクセスのために C++ でイメージのウェーブレット表現を作成しています。ウェーブレットに適したデータ構造は何ですか?

以下は、さまざまなサイズのイメージで構成される典型的なウェーブレットです。高さと向きの数によって異なります。

1) ハイパス: 512x512

2) 向きのあるサブバンド: 256x256 256x256 256x256 256x256

3) その他のサブバンド: 128x128 128x128 128x128 128x128

...

4) ローパス: 8x8

再帰的なデータ構造を使用する必要がありますか? それとも単にすべてを 1 次元配列に変換しますか?