matlab 离散小破变换后反归一化
时间: 2023-11-02 14:06:05 浏览: 42
离散小波变换(DWT)的反归一化过程可以通过以下步骤实现:
1. 对每个小波系数应用逆缩放因子,即将每个小波系数除以相应的缩放因子。
2. 对每个小波系数应用逆变换,即将每个小波系数与相应的小波函数卷积并求和。
3. 重构原始信号,即将所有小波系数相加。
在MATLAB中,可以使用idwt函数实现离散小波变换的反归一化。具体用法如下:
```matlab
% x为经过离散小波变换后的信号
% wname为小波函数名称
% lev为分解层数
% s为缩放因子
% h为小波函数
% y为反归一化后的信号
[c, l] = wavedec(x, lev, wname);
s = detcoef(c, l, lev);
h = cell(1, lev);
for i = 1:lev
h{i} = wfilters(wname, 'r');
end
y = waverec(c./s, l, h);
```
相关问题
给定一幅图像请编程显示其的离散余弦变换和反变换结果matlab
好的,以下是使用MATLAB实现离散余弦变换和反变换的代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转为灰度图
if size(img,3)==3
img = rgb2gray(img);
end
% 将图像转为double类型
img = double(img);
% 离散余弦变换
dct_img = dct2(img);
% 显示离散余弦变换结果
figure;
imshow(log(abs(dct_img)),[]);
title('DCT');
% 离散余弦反变换
idct_img = idct2(dct_img);
% 显示离散余弦反变换结果
figure;
imshow(uint8(idct_img));
title('IDCT');
```
其中,`lena.png`是一张图片的文件名,需要将其放在MATLAB当前工作目录下。运行代码后,会显示离散余弦变换和反变换的结果。注意,为了显示离散余弦变换结果,我们对其取了对数并进行了归一化处理,因此图像的亮度可能会有所改变。
matlab中进行离散傅里叶变换
在MATLAB中,可以使用fft函数来进行离散傅里叶变换。以下是一个简单的示例代码:
假设有一个长度为N的信号x,可以通过以下代码计算其离散傅里叶变换:
```
N = length(x);
X = fft(x)/N;
```
其中,N是信号的长度,X是变换后的结果。需要注意的是,由于MATLAB中默认的频谱范围是0到2π,因此需要将结果除以N来进行归一化,使其在频谱范围内的幅度与原信号的幅度相同。
如果需要计算逆变换,可以使用ifft函数:
```
x = ifft(X)*N;
```
同样需要将结果乘以N来进行归一化。