y = waverec_process(cf_vec, dim_vec, 'haar', th);
时间: 2024-05-30 10:11:14 浏览: 4
这行代码是使用 Haar小波变换对信号进行去噪处理的过程,具体来说,它应用了一个阈值th来压缩小于该阈值的小波系数,从而减小信号中的噪声。cf_vec 是小波系数向量,dim_vec 是各个维度的大小向量,'haar'表示使用Haar小波变换,th是阈值。最终通过waverec_process函数返回去噪后的信号y。
相关问题
function x = waverec_process(cf_vec, dim_vec, wave_name, th) if nargin < 4 th = 10; end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'r'); dn = 3; num = (length(cf_vec)-1)/dn; ya = cf_vec{1}; for i = 1 : num yv = cf_vec{(i-1)*3+2}; yh = cf_vec{(i-1)*3+3}; yd = cf_vec{(i-1)*3+4}; yv(abs(yv)<th) = 0; yh(abs(yh)<th) = 0; yd(abs(yd)<th) = 0; ya = idwt2_process(ya, yv, yh, yd, lf, hf, dim_vec(i+1,:)); end x = im2uint8(mat2gray(ya)); figure; imshow(x, []); title('重构图像');
这段代码是用于对离散小波变换(DWT)的系数进行阈值处理和逆变换,实现图像的降噪和压缩。其中,cf_vec是小波变换后的系数向量,dim_vec是每个分解层次对应的大小,wave_name是小波基函数名,th是阈值。具体操作步骤如下:
1. 使用wfilters函数获取小波基函数lf和hf。
2. 根据分解层数dn和系数向量长度,计算分解层数num。
3. 初始化最低分解层次的系数ya。
4. 对每个分解层次进行如下操作:
a. 获取该层次的垂直、水平和对角线系数yv、yh和yd。
b. 对yv、yh和yd进行阈值处理,将绝对值小于阈值th的系数置为0。
c. 使用idwt2_process函数进行逆变换,得到该分解层次的重构信号。
d. 将重构信号作为下一分解层次的低频系数ya。
5. 使用mat2gray函数将降噪后的信号转换为灰度图像,并使用im2uint8函数将图像转换为8位无符号整数。
6. 显示重构图像。
需要注意的是,该代码只适用于二维信号的DWT处理,如果需要处理其他类型的信号,需要修改相应的函数和参数。
y_new = pywt.waverec(coo_new,'db4')
这行代码的作用是利用小波分解系数coo_new对信号进行重建,使用db4小波函数进行重构。具体解释如下:
- coo_new是一个元组,其中第一个元素是低频分量的小波系数,后面两个元素是长度为0的全零数组,表示高频分量系数已经被置零。
- pywt.waverec()函数是Python中Wavelet包中的函数,用于进行小波重构。它输入小波分解系数和小波函数名称,然后返回重构后的信号。
- 'db4'表示使用Daubechies 4小波函数进行逆变换,可以改为其他小波函数名称或对象。
因此,该行代码的作用是利用低频分量的小波系数coo_new[0]和小波函数db4进行小波逆变换,从而重建原始信号y_new,y_new是一个与原始信号y长度相同的一维数组。由于高频分量系数已经被置零,因此重建的信号只包含了低频分量的信息,即保留了信号的低频信息。
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