[cH2, cV2, cD2] = detcoef2('all', c, s, 2);解释这行代码

时间: 2024-04-02 17:33:43 浏览: 86
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数学建模MATLAB代码小波特征提取算法代码

这行代码是用于从小波系数矩阵中提取二级小波分解的水平、垂直和对角线细节系数的。具体解释如下： - "detcoef2" 表示提取二维小波分解的细节系数，包括水平、垂直和对角线方向上的系数。 - "'all'" 表示提取所有的细节系数，即水平、垂直和对角线三个方向上的所有系数。 - "c" 表示小波系数矩阵，包含了信号在不同分解层次和方向上的系数。 - "s" 表示一个包含了小波系数矩阵的大小和分解层数的向量。 - "2" 表示提取二级小波分解的系数，即在分解层数为2的情况下提取细节系数。 执行该代码后，会得到三个矩阵，分别是二级小波分解的水平、垂直和对角线方向上的细节系数矩阵，分别用"cH2"、"cV2"和"cD2"表示。这些系数矩阵可以用于对信号进行去噪、压缩、特征提取等处理。
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数字图像处理实验代码

该实验代码使用 MATLAB 的 wavedec2 函数将图像分解成不同的频率分量，并使用 appcoef2 函数和 detcoef2 函数提取图像的近似系数和细节系数。 七、米粒实验 米粒实验是数字图像处理中的一个经典实验。该实验...
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源代码_matlab_back_adaptive_

8. **detcoef_Analysis.m**：可能是检测系数分析的代码，这在自适应滤波器中用于跟踪和调整滤波器系数，以优化滤波效果。 这些文件合在一起，构成了一套完整的MATLAB源代码，用于实现基于前向-反向自适应滤波的信号...

[cH1, cV1, cD1] = detcoef2('all', c, s, 1);解释这行代码

这行代码是用于从小波系数矩阵中提取一级小波分解的水平、垂直和对角线细节系数的。具体解释如下： - "detcoef2" 表示提取二维小波分解的细节系数，包括水平、垂直和对角线方向上的系数。 - "'all'" 表示提取所有的...

出错 Untitled (line 25) [cA2, cH2, cV2, cD2, cH1, cV1, cD1] = detcoef2('all', c, s); 输入参数不足 怎么处理

[cH2, cV2, cD2] = detcoef2('all', c, s, 2); [cH1, cV1, cD1] = detcoef2('all', c, s, 1); % 绘制小波矩阵 figure; subplot(2,4,1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(2,4,2); imagesc(cA2); ...

ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ch1=detcoef2('h',c,s,1); cv1=detcoef2('v',c,s,1); cd1=detcoef2('d',c,s,1);

这段代码使用了MATLAB中的Wavelet变换函数appcoef2和detcoef2，对输入的图像进行小波分解。其中，'bior3.7'表示使用的小波基，1表示进行的是一层分解，即将输入的图像分解成一个低频部分（通过appcoef2函数得到）...

ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ch1 = detcoef2('h',c,s,1); cv1 = detcoef2('v',c,s,1); cd1 = detcoef2('d',c,s,1);

其中，c和s分别是使用MATLAB中的wavedec2函数对原始图像进行小波分解后得到的系数和结构体。'bior3.7'表示使用Biorthogonal 3.7小波进行分解。appcoef2函数用于提取分解后的近似系数，detcoef2函数用于提取分解后的...

coeff = detcoef2('all', c, s, 2);解释这句代码

这行代码使用了MATLAB中的detcoef2函数，用于提取小波变换的二级系数。其中 while (1) { SerialSend(buf, 3); OSTimeDlyHMSM(0, 0, 1，输入参数分别为： 1. 'all': 表示提取所有的小波系数，包括低频和高, 0); ...

clear all clc load 10k_32768_5.dat s=X10k_32768_5'; fs=10000; %采样频率 N=32768; %采样点数 [c,l]=wavedec(s,11,'haar'); %11层分解 ca1=appcoef(c,l,'haar',1); %V10 ca2=appcoef(c,l,'haar',2); %V9 ca3=appcoef(c,l,'haar',3); %V8 ca4=appcoef(c,l,'haar',4); %V7 ca5=appcoef(c,l,'haar',5); %V6 ca6=appcoef(c,l,'haar',6); %V5 ca7=appcoef(c,l,'haar',7); %V4 ca8=appcoef(c,l,'haar',8); %V3 ca9=appcoef(c,l,'haar',9); %V2 ca10=appcoef(c,l,'haar',10); %V1 ca11=appcoef(c,l,'haar',11); %V0 cd1=detcoef(c,l,1); %W10 cd2=detcoef(c,l,2); %W9 cd3=detcoef(c,l,3); %W8 cd4=detcoef(c,l,4); %W7 cd5=detcoef(c,l,5); %W6 cd6=detcoef(c,l,6); %W5 cd7=detcoef(c,l,7); %W4 cd8=detcoef(c,l,8); %W3 cd9=detcoef(c,l,9); %W2 cd10=detcoef(c,l,10); %W1 cd11=detcoef(c,l,11); %W0 %消噪，将高频成分中小于阈值的数置零，规则自行改变 k=100; %设置一个阈值,自行改变这个阈值，以达到最佳效果 d11=cd11; d10=cd10; d9=cd9; d8=cd8; d7=cd7; d6=cd6; d6(find(d6<max(d6)/k))=0; d5=cd5; d5(find(d5<max(d5)/k))=0; d4=cd4; d4(find(d4<max(d4)/k))=0; d3=cd3; d3(find(d3<max(d3)/k))=0; d2=cd2; d2(find(d2<max(d2)/k))=0; d1=cd1; d1(find(d1<max(d1)/k))=0; d1=zeros(1,length(d1)); c=[ca11 d11 d10 d9 d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1]; s_rec=waverec(c,l,'haar'); f_rec=abs(fft(hilbert(s_rec)))*2/N; %希尔伯特变换 figure(1) plot(s);xlim([0 N]);title('外圈故障原始信号') axis([0,15000,0,0.5]);

在最后一行的代码中，使用 plot 函数绘制了信号 s 的图形，并通过 xlim 函数设置了 x 轴的范围为从 0 到 N。图形的标题为 "外圈故障原始信号"。同时，使用 axis 函数设置了图形的显示范围为 x 轴从 0 到 ...

仿照 y_imf=imf(:,i); % 用db4小波对含噪信号进行3层分解并提取系数 [c,l]=wavedec(y_imf,3,'db8'); %取第3层低频近似系数 ca3=appcoef(c,l,'db8',3); %取各层高频细节系数 cd3=detcoef(c,l,3); cd2=detcoef(c,l,2); cd1=detcoef(c,l,1); % 阈值获取 thr=thselect(y,'rigrsure'); % 进行软阈值处理 ysoft3=wthresh(cd3,'s',thr); ysoft2=wthresh(cd2,'s',thr); ysoft1=wthresh(cd1,'s',thr); c1=[ca3;ysoft3;ysoft2;ysoft1]; % 小波重构 Y_imf(:,i)=waverec(c1,l,'db8');写出小波包阈值去噪的matlab代码

以下是一个简单的小波包阈值去噪的MATLAB代码示例： matlab % 加载信号并添加噪声 load noisysignal.mat x = x + 0.2*randn(size(x)); % 设置小波包参数 wname = 'db4'; level = 3; % 进行小波包分解 [wp,~] =...

[c,s] = wavedec2(I,3,'bior3.7'); ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ch1 = detcoef2('h',c,s,1); cv1 = detcoef2('v',c,s,1); cd1 = detcoef2('d',c,s,1); a1 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1); h1 = wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1); v1 = wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1); d1 = wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1); c1=[a1,h1;v1,d1];为什么显示出来的

这是因为代码中使用了小波变换对图像进行了分解，分解出了多个子图像和细节系数，其中ca1表示第一层低频系数（即最粗略的图像近似），ch1、cv1、cd1分别表示第一层高频系数的水平、垂直和对角线方向细节，a1、h1、v1...

出错 keshihuaxiaobo (line 12) [~, cD4, cD3, cD2, cD1] = detcoef(c, l, [4 3 2 1]); 怎么解决

[cA3, cD3, cD2, cD1] = detcoef(c, l, [3 2 1]); cA3 = appcoef(c, l, 'db4', 3); % 绘制小波矩阵 figure; subplot(2,4,1); plot(x, y, 'b', x, y_rec, 'r'); title('Original and Reconstructed Signal'); ...

%读取图像 I = imread('012.jpg'); %加入高斯噪声 I_noise = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01); %使用小波变换去噪 %选择小波基函数 wname = 'db4'; %进行3层小波变换 [C, S] = wavedec2(I_noise, 3, wname); %提取近似系数和细节系数 [H1, V1, D1] = detcoef2('all', C, S, 1); [H2, V2, D2] = detcoef2('all', C, S, 2); [H3, V3, D3] = detcoef2('all', C, S, 3); %计算近似系数的阈值 thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', H3); %对所有系数进行软阈值处理 H1 = wthresh(H1, 's', thr); V1 = wthresh(V1, 's', thr); D1 = wthresh(D1, 's', thr); H2 = wthresh(H2, 's', thr); V2 = wthresh(V2, 's', thr); D2 = wthresh(D2, 's', thr); H3 = wthresh(H3, 's', thr); V3 = wthresh(V3, 's', thr); D3 = wthresh(D3, 's', thr); %重构图像 C_new = [C(1:S(1,1)*S(1,2)), ... reshape(cat(3, H3, V3, D3), 1, []), ... reshape(cat(3, H2, V2, D2), 1, []), ... reshape(cat(3, H1, V1, D1), 1, [])]; I_denoised = waverec2(C_new, S, wname); %显示结果 subplot(1,2,1), imshow(I_noise), title('加噪图像'); subplot(1,2,2), imshow(I_denoised), title('去噪图像');以上代码运行出现索引超出矩阵范围，请修改一下

As an AI language model, I do not have a personal opinion or feelings, so the concept of "null" does not apply to me in that sense. However, "null" is a programming term that refers to the absence of ...

索引超过数组元素的数量。索引不能超过 84816。 出错 detcoef2 (第 67 行) varargout{1} = reshape(c(first:last),s(k,:)); 出错 appcoef2 (第 61 行) [h,v,d] = detcoef2('all',c,s,p); 出错 waverec2 (第 71 行) imrec = appcoef2(c,s,wname,0); 出错 lungct (第 21 行) img_new = waverec2(c_new, s, 'haar')

这个错误提示意味着你...在这个具体的例子中，问题可能出在处理图像的代码中，特别是在使用 waverec2 函数时。你可以尝试检查一下输入的参数是否正确，并确保传递给该函数的 c_new 数组中的元素数量不超过 84816。

clear all; clc; source_img=imread('C:\Users\LENOVO\Desktop\yes.jpg');%读取图片 [m,n,p]=size(source_img);%计算图片的行数列数层数 %==========从RGB转换到HSV======================= hsv_img=rgb2hsv(source_img); h=hsv_img(:,:,1); s=hsv_img(:,:,2); v=hsv_img(:,:,3); figure; subplot(221);imshow(source_img); subplot(222);imshow(h); subplot(223);imshow(s); subplot(224);imshow(v); %============V分量小波包分解======================================== [cc,ss]=wavedec2(v,1,'haar'); cA=appcoef2(cc,ss,'haar',1); %cc:小波分解的小波系数矩阵；ss：小波分解对应的尺度矩阵；分解的层数为1 cH=detcoef2('h',cc,ss,1); %h:提取水平高频；v：垂直高频；d：对角高频 cV=detcoef2('v',cc,ss,1); cD=detcoef2('d',cc,ss,1); cA1=mapminmax(cA,0,1);%归一化处理 figure; subplot(221);imshow(cA1,[]);title('(a) 近似分量cA'); subplot(222);imshow(cH,[]);title('(b) 细节分量cH'); subplot(223);imshow(cV,[]);title('(c) 细节分量cV'); subplot(224);imshow(cD,[]);title('(d) 细节分量cD'); %=============近似分量cA双边滤波================================== w = 3; % bilateral filter half-width sigma = [3 0.2]; % bilateral filter standard deviations cA2=bfilter2(cA1,w,sigma); %双边滤波 hsize=15; sigma1=15; sigma2=85; sigma3=265; H1=fspecial('gaussian',hsize,sigma1); H2=fspecial('gaussian',hsize,sigma2); H3=fspecial('gaussian',hsize,sigma3); img1=conv2(v,H1,'same'); img2=conv2(v,H2,'same'); img3=conv2(v,H3,'same'); imggaus=1/3*img1+1/3*img2+1/3*img3; alpha5=0.1; k5=alpha5*sum(s(:))/(m*n); vnew5=v*(1+k5)./(max(v,imggaus)+k5); X1=v(:)'; X2=vnew5(:)'; X=[X1 X2]; C=cov(X1,X2); [V,D]=eig(C); diagD=diag(D); if diagD(1)>diagD(2) V1=V(:,1); else V1=V(:,2); end w1=V1(1)/(V1(1)+V1(2)); w2=V1(2)/(V1(1)+V1(2)); recon_set=w1*v+w2*vnew5; %==============HSV转换RGB========================================= hsv(:,:,1)=h; hsv(:,:,2)=s; hsv(:,:,3)=recon_set; rgb_img=hsv2rgb(hsv); figure; subplot(121);imshow(source_img);%显示原图 subplot(122);imshow(rgb_img);%显示增强后的图 根据代码写结果说明及分析

3. V分量进行了小波包分解，得到近似分量（cA）和细节分量（cH、cV、cD）。 4. 近似分量cA经过归一化处理，并进行了双边滤波。 5. 使用高斯滤波器对V分量进行了滤波处理，得到三个滤波后的图像img1、img2、img3，并...

coeff = detcoef2('all', c, s, 2); coeff_center = coeff(mask); 逻辑索引包含一个超出数组范围的 true 值。报错怎么解决

coeff = detcoef2('all', c, s, 2); if size(coeff) ~= size(mask) mask = imresize(mask, size(coeff)); end coeff_center = coeff(mask); 这里使用了if语句和imresize函数来检查mask的大小并调整其大小...
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