% 读取音频文件[y, Fs] = audioread('music.wav');% 定义小波函数wname = 'db3';% 小波去噪的阈值thr = 0.2;% 小波去噪的模式tmode = 'soft';% 小波分解级数level = 4;% 进行小波分解[C, L] = wavedec(y, level, wname);% 逐层去噪for i = 1:level % 计算当前层的索引范围 firstIdx = L(i) + 1; lastIdx = L(i+1); % 计算阈值 sigma = median(abs(C(firstIdx:lastIdx))) / 0.6745; thr = sigma * sqrt(2 * log(length(C(firstIdx:lastIdx)))); % 进行小波去噪 C(firstIdx:lastIdx) = wthresh(C(firstIdx:lastIdx), tmode, thr);end% 重构信号y_denoised = waverec(C, L, wname);% 播放去噪后的音频sound(y_denoised, Fs);% 绘制去噪前后的波形图subplot(2,1,1);plot(y);title('Original Signal');subplot(2,1,2);plot(y_denoised);title('Denoised Signal');该代码报错，错误使用wthresh，原因是什么，该如何修改

func AppOperateOrderList(a decorator.ApiBase, data appStruct.AppOperateOrdersListRequest) error { logger.AccessLogger.Info("AppOperateOrderList...") var err error var boids []int64 //where := map[string]interface{}{} resp := appStruct.OperateOrderListResponse{} //orderMains := []appStruct.OperateOrderList{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() query := rds.DB.Table("business_order_info as a"). Select(a.boid, a.contract_no, a.bid, b.bname, s.sid, s.sname, w.wid, w.wname, a.order_no, a.ctime, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.proc_status, a.status, a.remark). Joins("left join supplier_base as s on s.sid=a.sid"). Joins("left join business_base as b on b.bid=a.bid"). Joins("left join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Not("a.status=?", model.Delete) // 订单状态 1待采购2已取消3已下单未付款4已付款未发货5已发货6已到中转仓7中转仓转发中8已到官仓9删除 // 10申请退货11退货中12退货成功退款中13退货成功退款成功 if len(data.Status) > 0 { query = query.Where("a.status in ?", data.Status) //where["a.status"] = data.Status } if len(data.Search) > 0 { query = query. Or("b.bname like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.Search)). Or("s.sname like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.Search)) } if len(data.OrderNo) > 0 { query = query.Where("a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if len(data.Keyword) > 0 { kw := fmt.Sprintf("%%%s%%", data.Keyword) query = query.Where("a.order_no like ? or b.bname like ? or s.sname like ?", kw, kw, kw) } logger.AccessLogger.Info("size:", a.Size, "offset:", a.Offset) res := query.Count(&resp.Count) if res.Error != nil { logger.AccessLogger.Error("ERROR:", res.Error.Error()) return a.ReturnPublicErrorResponse("") } res = query.Order("a.boid desc"). Offset(a.Offset). Limit(a.Size). Find(&resp.Data) // 明细数据未处理 for _, v := range resp.Data { boids = append(boids, v.Boid) } // 查询明细SKU信息 tmpRows := []appStruct.OperateOrderDetail{} tmpDetail := []adminStruct.BusinessOrderDetail{} tmpDetail, err = admin_lib.QueryBusinessOrderSku(boids) if err != nil { logger.AccessLogger.Error("ERROR:", err.Error()) return a.ReturnPublicErrorResponse(err.Error()) } copier.Copy(&tmpRows, &tmpDetail) logger.AccessLogger.Info("len:", len(tmpRows)) // sku id数组 //gsids := []int64{} //for _, v := range tmpRows { // gsids = append(gsids, v.Gsid) //} //specs, err := admin_lib.QueryBusinessOrderSpecs(gsids) //utils.Error(err) //logger.AccessLogger.Info("len:", len(specs)) // 匹配返回值 for idx, main := range resp.Data { //dataTmp := adminStruct.BusinessOrderList{} for _, details := range tmpRows { if details.Boid == main.Boid { //details = append(details, k) resp.Data[idx].Detail = append(resp.Data[idx].Detail, details) } } //dataTmp.BusinessOrderMainInfo = main //dataTmp.Detail = details //resp.Data = append(resp.Data, dataTmp) } return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

这是一个名为AppOperateOrderList的函数，用于操作订单列表。首先，它初始化了一些变量，并创建了一个OperateOrderListResponse结构体和一个成功的响应对象。然后，它构建了一个查询对象query，查询的表是...

采用过零点光波信号区间分解的方法将以下声波信号划分为M个区间，分解后得到的各个区间信号可将其视为子信号，声波信号代码如下：% 设置采样率和时长 Fs = 50; % 采样率为50Hz t = 0:(1/Fs):(360); % 时长为3分钟 % 生成幅值为4的声波信号 y = 4sin(2pi100t); % 在70秒左右将最大值和最小值分别变为10 y((t>=70) & (t<71)) = 10; y((t>=71) & (t<72)) = -10; % 添加白噪声 noise = randn(size(y)); y = y + 0.5*noise; % 设置噪声的强度为0.5 % 绘制声波信号图形 subplot(2,1,1); plot(t, y); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅值'); title('带有白噪声的声波信号'); % 进行小波去噪处理 wname = 'db9'; % 选择小波基 level = 5; % 设置去噪尺度为5 [thr, sorh, keepapp] = ddencmp('den','wv',y); % 设置去噪参数 [yden,~,~,~] = wdencmp('gbl',y,wname,level,thr,sorh,keepapp); % 进行小波去噪处理 % 绘制去噪后的声波信号图形 subplot(2,1,2); plot(t, yden); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅值'); title('小波去噪后的声波信号');

wname = 'db9'; level = 5; [thr, sorh, keepapp] = ddencmp('den','wv',interval); [interval,~,~,~] = wdencmp('gbl',interval,wname,level,thr,sorh,keepapp); intervals(i,:) = interval; end % 重新组合...

% 定义信号和小波函数 x = [1 2 3 4]; wname = 'db1'; % 计算小波系数 [cA, cD] = dwt(x, wname); % 输出结果 disp('Approximation Coefficients:'); disp(cA); disp('Detail Coefficients:'); disp(cD);为什么小波函数是db1

在这个例子中，我们使用 'db1' 作为小波函数名称是因为它是MATLAB中内置的一个小波函数。'db1' 代表 Daubechies小波族中的第一种小波函数。这个小波函数具有2个可调参数，它们的值分别为： matlab Lo_D = [0...

%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 ...

func PostOperateOrderList(a decorator.ApiBase, data adminStruct.OperateOrderRequest) error { logger.AccessLogger.Info("PostOperateOrderList...") resp := adminStruct.OperateOrderListResponse{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() logger.AccessLogger.Info("权限:", a.Token.Uids) // 查询数据 resQuery := a.Ts.Table("business_order_info as a "). Joins("inner join business_base as b on b.bid=a.bid"). Not("a.status=?", model.Delete) if len(data.Status) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.status in ?", data.Status) } if data.BeginDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time>=?", data.BeginDate) } if data.EndDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time<=?", data.EndDate) } if data.Bid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.bid=?", data.Bid) } if data.Sid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid=?", data.Sid) } if len(data.Sname) > 0 { sup := admin_lib.SupplierBase{ Db: a.Ts, LikeName: data.Sname, } sids, _ := sup.QuerySupplierNameLikeSids() if len(sids) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid in ?", sids) } } if data.Wid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.wid=?", data.Wid) } if len(data.OrderNo) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if a.Token.Uids != nil && a.Token.User.Uid != 1 { resQuery = resQuery.Where("b.cuid in ?", *a.Token.Uids) } // 查询总条数 a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Count(&resp.Count). Error) if resp.Count > 0 { a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Select(a.boid, a.bid, a.sid, a.wid, a.order_no, a.order_time, be.bname, se.sname, w.wname, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status, a.logistics_id). Joins("inner join business_expand as be on be.bid=a.bid"). Joins("inner join supplier_expand as se on se.sid=a.sid"). Joins("inner join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Order("a.boid desc"). Limit(a.Size). Offset(a.Offset). Find(&resp.Data). Error) //// 获取boid数组 //var boids []int64 //for _, tmp := range resp.Data { // boids = append(boids, tmp.Boid) //} } // 准备返回数据 return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

这段代码是一个名为 PostOperateOrderList 的函数，它接收两个参数：a 和 data。该函数的目的是查询并返回操作订单列表。函数首先创建了一个名为 resp 的结构体变量，用于存储返回的数据。然后，打印了一...

clc; clear; %设置八个幅值 A1=3;A2=8;A3=5;A4=2;A5=6;A6=7;A7=4;A8=1; %设置八个频率分量 f1=1;f2=2;f3=3;f4=4;f5=5;f6=6;f7=7;f8=8; %定义采样区间 x=0:0.001:8; %构建八个信号函数 y1=A1sin(2pif1x).(0<x&x<1); y2=A2sin(2pif2x).(1<x&x<3); y3=A3sin(2pif3x).(2<x&x<3); y4=A4sin(2pif4x).(2<x&x<4); y5=A5sin(2pif5x).(4<x&x<5); y6=A6sin(2pif6x).(5<x&x<6); y7=A7sin(2pif7x).(6<x&x<7); y8=A8sin(2pif8x).(0<x&x<8); %八个信号叠加求和构建非平稳信号函数 y=y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8;继续编写matlab代码，选用一个合适的小波画出y的时频能量图

可以使用小波变换来绘制非平稳...这段代码首先导入小波变换工具箱，然后选用 Daubechies 4 小波对信号进行五层小波分解，然后计算小波系数的能量，并绘制时频能量图。运行这段代码，就可以得到非平稳信号的时频能量图。

for (let k = 0; k < FriendsTop.length; k++) { console.log(data.data[k]) FriendsTop.searchList[k].id = data.data[k].id FriendsTop.searchList[k].name = data.data[k].wname FriendsTop.searchList[k].sex = data.data[k].sex FriendsTop.searchList[k].account = data.data[k].account FriendsTop.searchList[k].icon = data.data[k].accountIcon FriendsTop.searchList[k].phone = data.data[k].phone FriendsTop.searchList[k].email = data.data[k].email FriendsTop.searchList[k].department = data.data[k].department FriendsTop.searchList[k].profession = data.data[k].profession console.log(FriendsTop.searchList[k]) }为什么在循环第二次的时候会报数组中的对象属性未定义

这个问题可能是由于 FriendsTop.searchList 中的某些对象属性在第一次循环中没有被定义，导致在第二次循环中出现未定义的错误。你可以在循环之前先初始化 FriendsTop.searchList 里面的对象，例如： for ...

query := rds.DB.Table("business_order_info as a"). Select(a.boid, a.contract_no, a.bid, b.bname, s.sid, s.sname, w.wid, w.wname, a.order_no, a.ctime, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.proc_status, a.status, a.remark). Joins("left join supplier_base as s on s.sid=a.sid"). Joins("left join business_base as b on b.bid=a.bid"). Joins("left join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Not("a.status=?", model.Delete)

选择的字段包括订单编号(boid)、合同号(contract_no)、商家ID(bid)、商家名称(bname)、供应商ID(sid)、供应商名称(sname)、仓库ID(wid)、仓库名称(wname)、订单号(order_no)、创建时间(ctime)、总数量(sum_num)、总...

注释并解释以下代码：function [Image,Psnr]=WaveletDenoising(x,n,wname,image,a) %函数功能： % y=WaveletDenoising(x,n,wname) % 选择一副图像，加上不同程度的高斯噪声，对带噪图像进行小波分解， % 对小波系数进行阈值处理再利用处理后的结果重构原图像 %输入参数： % x----输入的噪声图像 % n----小波分解的层数 % wname----小波基函数 % a----折中系数 %输出参数： % Image----原图像去噪后重构的图像 % Sndz----峰值信噪比 [c,s]=wavedec2(x,n,wname); %进行3层小波分解 for i=1:3 %获取各层各高频分量在c向量中的坐标 if i==1 num(i,1)=s(i,1)s(i,2)+1; num(i,2)=num(i,1)+s(i+1,1)s(i+1,2); num(i,3)=num(i,2)+s(i+1,1)s(i+1,2); step(i)=s(i+1,1)s(i+1,2); else num(i,1)=num(i-1,3)+s(i,1)s(i,2); num(i,2)=num(i,1)+s(i+1,1)s(i+1,2); num(i,3)=num(i,2)+s(i+1,1)s(i+1,2); step(i)=s(i+1,1)s(i+1,2); end end C=c; for j=1:101 b(j)=0.01(j-1); %折中系数取0到1中的两位小数进行比较 for i=1:3 [H,V,D]=detcoef2('a',c,s,i); %提取第i层各高频系数 B=[H V D]; [M,N]=size(B); for k=1:M for w=1:N sigma=median(abs(B(k,w)))/0.6745;%噪声方差 end end th=sigmasqrt(2log10(MN)); ch=c(1,num(4-i,1):num(4-i,2)+step(4-i)-1);%对各高频系数进行阈值处理 C(1,num(4-i,1):num(4-i,2)+step(4-i)-1)=ThresholdProcessing(ch,th,b(j));%阈值处理函数 cv=c(1,num(4-i,2):num(4-i,2)+step(4-i)-1); C(1,num(4-i,2):num(4-i,2)+step(4-i)-1)=ThresholdProcessing(cv,th,b(j)); cd=c(1,num(4-i,3):num(4-i,2)+step(4-i)-1); C(1,num(4-i,3):num(4-i,2)+step(4-i)-1)=ThresholdProcessing(cd,th,b(j)); end ReImage(:,:,j)=waverec2(C,s,wname);%重构图像 [a1,b1]=size(image);%计算峰值信噪比 sqr=double(image) - double(ReImage(:,:,j)); mse= sum(sum( sqr.^2 ))/(a1b1); PSNR(j)= 10log10( 255255 / mse ); end %返回输出值 a=a+1; [Ma,Mn]=max(PSNR); if a==0 Psnr=Ma; Image=ReImage(:,:,b(Mn)100); else Image=ReImage(:,:,a); Psnr=PSNR(a); end end

函数的输入参数包括：输入的噪声图像x，小波分解的层数n，小波基函数wname，折中系数a。其中，折中系数a用于控制阈值处理的程度。函数的输出参数包括：原图像去噪后重构的图像Image，峰值信噪比Psnr。函数中主要...

data = load('out3.txt'); N = length(data(:,1)); wname = 'sym8'; %小波基函数 level = 5; %小波分解的层数 [c, l] = wavedec(data(:,1), level, wname); %小波分解 thr = wthrmgr('dw1ddenoLVL', c, l); %计算阈值 s = wthresh(c, 'h', thr); %去除高频噪声 IndMin = wextrema(-s, 'min'); %寻找波谷位置 IndMax = wextrema(s, 'max'); %寻找波峰位置 figure; subplot(2,1,1); plot(data(:,1), 'k'); hold on; plot(IndMin, data(IndMin,1), 'r^'); plot(IndMax, data(IndMax,1), 'k*'); box on; legend('曲线','波谷点','波峰点'); title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2,1,2); plot(data(:,1), 'k'); hold on; plot(wrcoef('a', c, l, wname), 'r'); box on; legend('原始数据','平滑数据'); title('原始数据和平滑数据', 'FontWeight', 'Bold'); 这段代码报错了，改进一下

1. 找不到文件 'out3.txt'，或者文件内容不符合要求。可以检查文件路径是否正确，以及文件格式是否正确。 2. 函数名拼写错误。例如，'wextrema' 可能被误写为 'wextrama' 等。 3. 变量未定义。例如，'data' 变量...

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

然后，我们使用wpdec函数进行小波包分解，将信号分解成3层小波包系数。接下来，我们使用wthrmngr函数计算小波包系数的阈值，以便进行去噪。最后，我们使用wthresh函数对各层高频细节系数进行阈值去噪，并使用...

使用MATLAB实现小波图像放大的技术探讨

描述中提到的“小波 wname 确定的家庭”可能指的是在小波变换中所使用的特定小波函数或小波“家族”。在小波变换中，存在不同的小波函数，这些函数被称为小波“家族”。不同的小波函数具有不同的特性，比如对细节...

使用小波分析进行图像去噪的方法

wavedec2函数用于执行二维小波分解，该函数接收输入图像、分解层数（lev）和小波基函数（wname）作为参数。在这个例子中，小波基函数选择的是sym4，这是一种对称小波，适用于图像处理。接着，定义了两个阈值参数...

白色大气风格的旅游酒店企业网站模板.zip

python实现用户注册

【图像压缩】基于matlab GUI Haar小波变换图像压缩（含PSNR）【含Matlab源码 9979期】.zip

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

(177354822)java小鸟游戏.zip

内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。

相关推荐

一维小波分析：分解与重构函数详解

小波分析入门：选择小波基函数的关键

MATLAB小波分析实战指南

% 定义信号和小波函数 x = [1 2 3 4]; wname = 'db1'; % 计算小波系数 [cA, cD] = dwt(x, wname); % 输出结果 disp('Approximation Coefficients:'); disp(cA); disp('Detail Coefficients:'); disp(cD);为什么小波函数是db1

使用MATLAB实现小波图像放大的技术探讨

使用小波分析进行图像去噪的方法

白色大气风格的旅游酒店企业网站模板.zip

python实现用户注册

【图像压缩】基于matlab GUI Haar小波变换图像压缩（含PSNR）【含Matlab源码 9979期】.zip

(177354822)java小鸟游戏.zip

最新推荐

小波分析实验：二维离散小波变换(Mallat快速算法

白色大气风格的旅游酒店企业网站模板.zip

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

管理建模和仿真的文件

Keil uVision5全面精通指南

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

PHP博客旅游的探索之旅

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

java 号码后四位用‘xxxx’脱敏