function plot_wave_coef_join(cf_vec,dim_vec) dn = 3; num = (length(cf_vec)-1)/dn; tmpa = wkeep(cf_vec{1}, dim_vec(1, :), 'c'); tmpa = im2uint8(mat2gray(tmpa)); tmpa(1, :) = 255; tmpa(end, :) = 255; tmpa(:, 1) = 255; tmpa(:, end) = 255; for j = 1:num tmpv = wkeep(cf_vec{(j-1)*dn+2}, dim_vec(j, :), 'c'); tmph = wkeep(cf_vec{(j-1)*dn+3}, dim_vec(j, :), 'c'); tmpd = wkeep(cf_vec{(j-1)*dn+4}, dim_vec(j, :), 'c'); tmpv = im2uint8(mat2gray(tmpv)); tmph = im2uint8(mat2gray(tmph)); tmpd = im2uint8(mat2gray(tmpd)); tmpv(1, :) = 255; tmpv(end, :) = 255; tmpv(:, 1) = 255; tmpv(:, end) = 255; tmph(1, :) = 255; tmph(end, :) = 255; tmph(:, 1) = 255; tmph(:, end) = 255; tmpd(1, :) = 255; tmpd(end, :) = 255; tmpd(:, 1) = 255; tmpd(:, end) = 255; tmp = [tmpa,tmpv;tmph,tmpd]; stc = size(tmp); if stc >= dim_vec(j+1, :) tmpa = tmp(1:dim_vec(j+1, 1), 1:dim_vec(j+1,2)); else tmp = tmp([1:end-1, end-2:end-1], [1:end-1, end-2:end-1]); tmpa = tmp(1:dim_vec(j+1, 1), 1:dim_vec(j+1,2)); end tmpa = im2uint8(mat2gray(tmpa)); tmpa(1, :) = 255; tmpa(end, :) = 255; tmpa(:, 1) = 255; tmpa(:, end) = 255; end figure; imshow(tmpa, []); title('小波系数塔式图');

这段代码实现了小波系数的塔式图绘制。具体来说，输入参数是小波系数向量 cf_vec 和尺度向量 dim_vec，其中 cf_vec 是一个长度为 (3*L+1) 的单元向量，L 是小波变换的层数。每个单元包含一组小波系数（近似、水平、垂直和对角线），即 cf_vec{1} 为第一层近似系数，cf_vec{2} - cf_vec{4} 为第一层细节系数，cf_vec{5} - cf_vec{7} 为第二层细节系数，以此类推。dim_vec 是一个 (L+1)*2 的矩阵，每行表示每一层小波系数的尺度大小。

在代码中，首先将第一层近似系数画出来，并对其进行边界处理，然后循环遍历每一层细节系数，分别画出其水平、垂直和对角线系数，并将它们与上一层的近似系数拼接在一起，形成一个新的小波系数图像。最后将最后一层的小波系数图像输出并显示。

需要注意的是，在代码中使用了 wkeep 函数对小波系数进行了裁剪，以保证每一层小波系数的尺度大小正确。同时，还对小波系数进行了归一化和转换为 uint8 型，以便于图像显示。

相关问题

function [cf_vec, dim_vec] = wavedec_process(x, num, wave_name) if ndims(x) == 3 x = rgb2gray(x); end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'd'); o = x; x = double(x); cf_vec = []; dim_vec = size(x); for i = 1 : num [ya, yv, yh, yd] = dwt2_process(x, lf, hf); tmp = {yv; yh; yd}; dim_vec = [size(yv); dim_vec]; cf_vec=[tmp; cf_vec]; x = ya; end cf_vec = [ya; cf_vec]; figure; imshow(o, []); title('原图像'); plot_wave_coef(cf_vec); plot_wave_coef_join(cf_vec, dim_vec);

这是一个用于小波分解的函数，输入参数包括待处理的信号 x、分解层数 num 和小波名称 wave_name。如果输入的信号是一个三维信号（比如 RGB 彩色图像），则将其转换为灰度图像。然后使用 wfilters 函数根据指定的小波名称获取低频和高频滤波器系数 lf 和 hf。接着对输入的信号进行 num 层小波分解，每一层分解得到一个低频分量 ya 和三个高频分量 yv、yh、yd，其中 yv、yh、yd 分别表示垂直、水平和对角线方向的高频分量。将每一层的高频分量按顺序存入 cf_vec 中，并将每一层分解得到的分量大小存入 dim_vec 中。最后将最后一层的低频分量 ya 加入到 cf_vec 中，并显示原始图像以及绘制分解得到的小波系数图形。

kmf.plot_survival_function

您可以使用kmf.plot_survival_function函数来绘制生存函数图。这个函数是Kaplan-Meier法中的一个方法，用于估计生存分析中的生存函数。它可以帮助您可视化不同组别或条件下的生存曲线。

使用该函数时，您需要导入lifelines库，并创建一个KaplanMeierFitter对象。然后，调用plot_survival_function方法并传入相应的参数，比如时间数据和事件发生数据。

以下是一个示例代码：

from lifelines import KaplanMeierFitter
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建KaplanMeierFitter对象
kmf = KaplanMeierFitter()

# 输入时间数据和事件发生数据
time_data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
event_data = [1, 1, 0, 1, 0, 1]

# 计算生存函数
kmf.fit(time_data, event_data)

# 绘制生存函数图
kmf.plot_survival_function()

# 显示图形
plt.show()

这是一个简单的示例，您可以根据自己的数据进行调整和修改。希望对您有帮助！如果有任何疑问，请随时提问。