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matlab实现一维和二维离散小波变换，以及小波的重构

离散小波变换

小波的重构

matlab

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matlab实现一维和二维离散小波变换，以及小波的重构，同时有代码实现的截图和各种系数重构的二范式比较

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一维离散小波变换

load leleccum; %采用补零的扩展模式，装载一维尺度信号

s=leleccum(1:3920);

[c,l]=wavedec(s,3,'db1'); %使用 db1 在第三层进行分解

subplot(4,1,1);plot(s);

title('原始图像');

[cd1,cd2,cd3]=detcoef(c,l,[1,2,3]); %从小波分解结构[c,l]中提取 1、2 及 3 层

的细节系数

subplot(4,1,2);plot(cd3);Ylabel('cd3'); %绘图命令

subplot(4,1,3);plot(cd2);Ylabel('cd2');

subplot(4,1,4);plot(cd1);Ylabel('cd1');

二维离散小波变换



（）原始图像（）低频和高频部分

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whuomg

2015-04-29

代码比较完善，值得参考

离散小波变换dwtmatlab代码-Applied_Mathematics_Capstone_Design:Applied_Mathemati

离散小波变换dwt matlab代码Applied_Mathematics_Capstone_Design -Matlab：응용수학캡스톤디자인Alex（Alexnet，Googlenet）：猫与狗的二进制分类卷积神经网络（CNN）照片 <프로젝트과정> （1）Python으로직접Con（竞赛폴더kaggle_cats_dogs참조）（2）图像增强，训练图像小波变换하였으나准确率가65％ DWT_RGB.m：离散小波变换代码训练集net googlenet，alexnet적용，至少是Matlab r2017b版本，使用计算机视觉系统工具箱，图像处理工具箱，神经网络工具箱。并行计算工具箱，统计和机器学习工具箱（3）Alexnet准确度：猫：87.04％，狗：83.33％，验证集：猫（77张图像），狗（77张图像）准确性：猫：92.68％，狗：89.02％，验证集：猫（976张图像），狗（976张图像）（4）Googlenet（由于花费时间，我建议使用GPU比使用CPU更好。）准确度：93.33％，验证组：猫（77张图像），狗（77张图像）-交叉验证：5，最小批量大小：3

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错误使用 wthrmngr (第 239 行) OPTION 应与以下值之一匹配: 'dw1dcompGBL', 'dw1dcompLVL', 'dw1ddenoLVL', 'dw1ddenoDEN', 'dw2dcompGBL', 'dw2dcompLVL', 'dw2ddenoLVL', 'wp1dcompGBL', 'wp2dcompGBL', 'wp1ddenoGBL', 'wp2ddenoGBL', 'sw1ddenoLVL', 'sw2ddenoLVL' 输入 'sqtwologs' 与任何有效值均不匹配。出错 untitled2 (第 15 行) thr = wthrmngr('sqtwologs', C);

在MATLAB中，`wthrmngr`函数的选项确实包括了`sqtwologs`，但是该选项只适用于一维离散小波变换（DWT）。在二维小波变换（DWT2）中，`wthrmngr`函数的选项不同。因此，在本例中，我们可以通过手动计算软阈值来解决...

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巢琳1990

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