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subplot(1, 2, 2); imshow(I_enhanced); title(增强后的图像);这段代码读入一个图像,将其转换为灰度图像,进行小波变换,并提取出水平、垂直和对角小波系数。
图像的小波分解应该是二维的啊,做的话可以用matlab中的dwt2函数。
那么matlab是不用数学方程来进行小波变换的,也就是说它不是调用尺度 函数方程 来进行 小波变换 的,而是通过高、低通分解和重构滤波器组来完成的。
1、后面的towering以后做的是定语,定语翻译成。。
2、正交振幅调制。QAM是Quadrature Amplitude Modulation的缩写,中文译名为“正交振幅调制”,其幅度和相位同时变化,属于非恒包络二维调制。QAM是正交载波调制技术与多电平振幅键控的结合 。
3、accuracy and effectiveness of the algorithm is better than the conventional gaussian quadrature 在求解滚柱内近边界点的力学参量时,引入几乎奇异积分的正则化算法,计算结果显示该算法明显优于通常的高斯数值积分法。
4、quadrature for mixing the if signal to baseband signal 首先利用带通采样定理对中频模拟信号进行a / d变换后将其混频到基带,然后用平方根升余弦滚降滤波器同时完成低通滤波和匹配滤波双重作用,以提高解调器的效率。
5、通过检测的变化,透射光所造成的参数之间的互动,光纤和应力波,光纤传感器可用于测量声发射信号。因此,光纤声发射传感器可分为四大类:强度为基础的传感器,频谱为基础的传感器,传感器的干涉,和极化调制装置。
1、离散余弦变换(DCT)是对实信号定义的一种变换,变换后在频域中得到的也是一个实信号,相比DFT而言,DCT可以减少一半以上的计算。
2、DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform),主要运用于数据或图像的压缩。由于DCT能够将空域的信号转换到频域上,因此具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的且具有对称性。
3、摘 要:为便于用低成本的高速信号处理芯片实现语音降噪,对改进的离散余弦变换域LMS(Discrete cosinetransform-LMS)自适应算法应用于噪声抵消系统进行了实验研究。
计的非均匀滤波器组是近似完全重构的。近年来出现了M带完全重构均匀余弦调制滤 波器组((CMFB)}29} o Chan}6}利用Cox的思想以及完全重构的cMFB设计方法,得到 了完全重构的非均匀滤波器组。
通过升余弦滤波器后,通带外的频率分量被滤掉(矩长减小),如果通带没有增益(矩宽不变),那该矩形面积减小即信号能量减小,时域采样点功率将减小。
滤波器截断为span个symbols,每个symbol包含sps个采样点。滤波器的阶数sps*span必须是偶数。滤波器能量为1。返回一个均方根升余弦滤波器(shape为sqrt)或者一个升余弦滤波器(shape为normal)。
之所以常用平方根升余弦滤波器,是因为在发送端和接收端分别用一个平方根升余弦滤波器,既能实现升余弦滤波器的作用,也能满足匹配滤波器的实现,从而既能满足奈奎斯特采样定理,又可以提升接收端信噪比,更便于准确接收信号。
在具体介绍这四种线性调制以前,我们首先介绍一下线性调制的一般原理。1 线性调制一般原理 线性调制是用调制信号去控制载波的振幅,使其按调制信号的规律而变化的过程。幅度调制器的模型如图3-2所示。
抗干扰性:正余弦编码器的调制方式可以提高信号的抗干扰性能。由于调制后的信号具有较高的频率,相对于低频干扰信号,高频信号更容易通过滤波器进行滤除,从而提高了信号的抗干扰性能。
1、小波ψ()是正交尺度函数()及其翻译。这是保证当满足以下关系:∑_k〖c_kc_(k-2m)=2δ_om〗提供_o()是正交的翻译,然后让所有_i()和ψ_i()在任何规模。
2、只有把几乎无穷多的(数学代数式的)项进行化简(或约分或消除),那么,使用这些基底函展开的级数(即级数展开)才能够会聚成一个数值。
3、白色噪音或红色的噪音。 一个简单的模型为红色 噪音是单变数落后-1 autoregressive[AR(1), 或 Markov] 程序:(公式不用翻译)哪里一是假装的落后-1 自相关, x 0=0,而且 zn 从高斯白色噪音被拿。
4、凡普雷佬应该是一个人名。意思是:快点,凡普雷佬。等一下我们一起走。
5、我们首先打开一份测试页面,上面输入几行中文,我们希望在中文右边为英文。
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