小波滤波器构造和消噪程序（2个） 1．重构 % mallet_wavelet.m % 此函数用于研究Mallet算法及滤波器设计 % 此函数仅用于消噪 a=pi/8; %角度赋初值 b=pi/8; %低通重构FIR滤波器h0(n)冲激响应赋值 h0=cos(a)*cos(b); h1=sin(a)*cos(b); h2=-sin(a)*sin(b); h3=cos(a)*sin(b); low_construct=[h0,h1,h2,h3]; L_fre=4; %滤波器长度 low_decompose=low_construct(end:-1:1); %确定h0(-n)，低通分解滤波器for i_high=1:L_fre; %确定h1(n)=(-1)^n,高通重建滤波器 if(mod(i_high,2)==0); coefficient=-1; else coefficient=1; end high_construct(1,i_high)=low_decompose(1,i_high)*coefficient; end high_decompose=high_construct(end:-1:1); %高通分解滤波器h1(-n) L_signal=100; %信号长度 n=1:L_signal; %信号赋值 f=10; t=0.001; y=10*cos(2*pi*50*n*t).*exp(-20*n*t); figure(1); plot(y); title('原信号'); check1=sum(high_decompose); %h0(n)性质校验 check2=sum(low_decompose); check3=norm(high_decompose); check4=norm(low_decompose); l_fre=conv(y,low_decompose); %卷积 l_fre_down=dyaddown(l_fre); %抽取,得低频细节 h_fre=conv(y,high_decompose); h_fre_down=dyaddown(h_fre); %信号高频细节 figure(2);
小波变换在语音信号处理中的应用 XXX (江苏科技大学江苏镇江 212003) 摘要：利用小波的多分辨分析，以及其良好的空间域和频率域局部化特点，针对语音信号特征，选取适当的小波算法进行去噪和增强语音，压缩编码，提取语音信号特征等处理。通过MATLAB仿真分析，得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例，提取语音信号的特征。结果表明，基于小波变换的与语音信号处理表现出良好的特性。 关键词：语音信号处理;小波变换; 去噪; 增强; 压缩编码;特征提取 中图分类号:TB115文献标识码:A Wavelet Transformation Application in Speed Signal Processing XXX (Jiangsu University of science and technology, Zhenjiang 212003, Jiangsu, China) Abstract:By the time-frequency analytic feature of wavelet transformation, the appropriate wavelet functions are selected to strengthen, to code, to compress and to extract signal features of speech according to the characteristics of the speech signals. Simulated by MATLAB, the strengthened signals, the compression ratio parameter, the energy reservation parameter, the zero coefficient parameter and the speech signal features were obtained. The results show that the speech signal processing based on wavelet transformation exhibits good characteristics. Keywords: Speech Signal Processing; Wavelet Transformation; Strengthening; De-noising; Feature extraction; Condensation encode 1 引言 小波分析是近十几年发展起来的一种新的时频分析方法，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数字分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多的非线性可续领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换是传统傅里叶变换的集成和发展。由于小波的多分辨分析具有良好的空间域和频率域局部化特性，针对聚焦到分析对象的任意细节，因此，特别适合于信号非平稳信源的处理，并已成为一种信息处理的新手段。目前，小波分析已成功应用于语音信号处理。 2 小波理论 2.1 连续小波变换
移动虚拟桌面技术PrayayaV3使用教程 来源：网络收集作者：桑协武时间：2009-4-23 Tag:prayaya 第一章 本章主要介绍Prayaya V3 的特色，优势. 1:简介 Prayaya V3是经略电子有限公司推出的一个功能十分强大的操作系统。它可以实现在任何非Windows 系统系统分区，典型的应用是移动存储上安装大量的应用程序。公司旗下的产品有，Prayaya V3 虚拟操作系统，以及安装有此系统的Prayaya V3高速U盘。 2:特色 I：移动办公，所有程序随身携带。 II：无痕迹办公，个人的隐私完全保密。 III：文件数据加密，重要资料多重保护。 IV：强大兼容能力，可以安装上千种软件。 3:优势 Prayaya V3支持办公软件，如MSN,Skype,QQ浏览器等，方便上班族。Prayaya V3尤其适合女性，女性通常都会选者轻便，易用的，Prayaya V3完全适合。不想带又大又重的笔记本，现在使用了Prayaya V3可以在任何地方用自己常用的软件了. 第二章 本章主要介绍Prayaya V3的下载及安装 1：下载 登录网址https://www.doczj.com/doc/6515436312.html,/cn/download/进入下载页面，就可以轻松的下载Prayaya V3稳定版(1.1.101)。支持网页，迅雷，镜像合作等多种下载。 2：安装 以下是安装的步骤，分七步完成安装。 I：找到刚刚下载的Prayaya V3安装文件，双击即可，在语言选者栏中选择“简体中文”，当然你可以根据自身的情况选择语言的种类。目前支持的语言种类有简体中文，繁体中文，英语。 II：确定后，直接点击下一步。 III：同意协议（勾选“我同意”），然后点击下一步。详见PIC_001
小波变换在图像融合中的应用 摘要：图像融合是将同一对象的两个或更多图像合成一幅图像，使得融合后图像更容易理解，而小波变换为其提供了良好的融合方法。本文主要讲述了基于小波变换的图像融合的基本原理和具体融合步骤，以及低频和高频的融合规则，并利用二维小波与小波分解进行了简单的图像融合的MATLAB仿真。 关键词：图像融合；小波变换；融合方法；MATLAB仿真 1、引言 在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。图像融合是将不同来源的同一对象的图像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各个图像数据中所含有的信息优势或互补性有机地结合起来，产生新的图像数据的信息技术。高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效的提高了图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，以增强影像中信息解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。 图像融合可分为三个层次：（1）低水平的像素级融合；（2）中等水平的特征级融合；（3）高水平的决策级融合。 图像融合的方法主要分为基于空域的图像融合和基于变换域的图像融合，其中变换域方法主要有基于多分辨率金字塔融合法、基于傅里叶变换的图像融合法、基于小波变换的图像融合法。20世纪80年代中期发展起来的小波变换技术为图像融合提供了新的工具，小波分解的紧支性、对称性和正交性赋与它良好的图像融合性能。基于小波分析的图像融合是近年来国内外一个活跃的研究领域，二维小波分析用于图像融合是小波分析应用的一个重要方面，基于小波变换的图像融合能取得良好的结果，使图像融合成为小波理论最成功的应用领域之一[1]。 2、小波分析与图像融合
1 绪论 1.1概述 小波分析是近15年来发展起来的一种新的时频分析方法。其典型应用包括齿轮变速控制，起重机的非正常噪声，自动目标所顶，物理中的间断现象等。而频域分析的着眼点在于区分突发信号和稳定信号以及定量分析其能量，典型应用包括细胞膜的识别，金属表面的探伤，金融学中快变量的检测，INTERNET的流量控制等。 从以上的信号分析的典型应用可以看出，时频分析应用非常广泛，涵盖了物理学，工程技术，生物科学，经济学等众多领域，而且在很多情况下单单分析其时域或频域的性质是不够的，比如在电力监测系统中，即要监控稳定信号的成分，又要准确定位故障信号。这就需要引入新的时频分析方法，小波分析正是由于这类需求发展起来的。 在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。 而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。因为这些特定，小波分析可以探测正常信号中的瞬态，并展示其频率成分，被称为数学显微镜，广泛应用于各个时频分析领域。 全文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，它们的主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性、消失矩等，都做了简要的说明。在不同的应用场合，各个小波函数各有利弊。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。 1.2 傅立叶变换与小波变换的比较 小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。它自产生以来，就一直与傅立叶分析
https://www.doczj.com/doc/6515436312.html,/ 1. 搭建并熟悉基本环境 by 李笑来 in Auto-It 1. 下载并安装AutoIt v3 AutoIt v3的官方下载页面地址： https://www.doczj.com/doc/6515436312.html,/autoit3/downloads.shtml AutoIt V3的安装文件下载地址： https://www.doczj.com/doc/6515436312.html,/cgi-bin/getfile.pl?autoit3/autoit-v3-setu p.exe AutoIt v3的安装过程中，有一个选项需要注意：
建议选择”Edit the script“ 这个页面是在设置在Windows资源管理器中双击.au3文件时的默认行为。最好选择“Edit the script”。早晚你会清楚，对于写程序的人来说，更多是在“Edit”而不是“Run”；另外，这也可以避免将来你“意外”执行了某个你并不想执行的AutoIt程序。 在其它的安装向导页面中一律直接按“Next>”键，直至安装完毕。 2. 下载并安装SciTE4AutoIt3 尽管autoit-v3-setup.exe中已经默认安装了一个简版的SciTE，但是最好还是去下载一个专门为AutoIt定制的SciTE4AutoIt3，其安装文件下载地址为：https://www.doczj.com/doc/6515436312.html,/cgi-bin/getfile.pl?../autoit3/scite/downl oad/SciTE4AutoIt3.exe 在它的安装向导页面中一律按“Next>”键，直至安装完毕。 3. 修改一项Windows的默认设置 另外，Windows资源管理器中的默认设置之一是“隐藏已知文件类型的扩展名”[1]，你最好将它改为“显示已知类性文件的扩展名”。否则你将来仅通过文件名（无扩展名）和图标，根本无法分辨某个文件究竟是.au3源文件还是由.au3编译为.exe的可执行文件。 至于如何修改这个选项，请用Google搜索（早晚你会明白善用Google多么重要；不懂用Google多么可怜）：
简介 在数字图像处理中，需要将连续的小波及其小波变换离散化。一般计算机实现中使用二进制离散处理，将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换（简称DWT）。实际上，离散小波变换是对连续小波变换的尺度、位移按照2的幂次进行离散化得到的，所以也称之为二进制小波变换。 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信号的整体内涵，但表现形式往往不够直观，并且噪声会使得信号频谱复杂化。在信号处理领域一直都是使用一族带通滤波器将信号分解为不同频率分量，即将信号f(x)送到带通滤波器族Hi(x)中。 小波分解的意义就在于能够在不同尺度上对信号进行分解，而且对不同尺度的选择可以根据不同的目标来确定。 对于许多信号，低频成分相当重要，它常常蕴含着信号的特征，而高频成分则给出信号的细节或差别。人的话音如果去掉高频成分，听起来与以前可能不同，但仍能知道所说的内容；如果去掉足够的低频成分，则听到的是一些没有意义的声音。在小波分析中经常用到近似与细节。近似表示信号的高尺度，即低频信息；细节表示信号的高尺度，即高频信息。因此，原始信号通过两个相互滤波器产生两个信号。 通过不断的分解过程，将近似信号连续分解，就可以将信号分解成许多低分辨率成分。理论上分解可以无限制的进行下去，但事实上，分解可
以进行到细节（高频）只包含单个样本为止。因此，在实际应用中，一般依据信号的特征或者合适的标准来选择适当的分解层数。 实例 % By lyqmath % DLUT School of Mathematical Sciences 2008 % BLOG：https://www.doczj.com/doc/6515436312.html,/lyqmath clc; clear all; close all; load leleccum; % 载入信号数据 s = leleccum; Len = length(s); [ca1, cd1] = dwt(s, 'db1'); % 采用db1小波基分解 a1 = upcoef('a', ca1, 'db1', 1, Len); % 从系数得到近似信号 d1 = upcoef('d', cd1, 'db1', 1, Len); % 从系数得到细节信号 s1 = a1+d1; % 重构信号 figure; subplot(2, 2, 1); plot(s); title('初始电源信号'); subplot(2, 2, 2); plot(ca1); title('一层小波分解的低频信息'); subplot(2, 2, 3); plot(cd1); title('一层小波分解的高频信息'); subplot(2, 2, 4); plot(s1, 'r-'); title('一层小波分解的重构信号'); 结果 总结 小波分解可以使人们在任意尺度观察信号，只需所采用的小波函数的尺
前言：近年来，各种现场总线技术在愈来愈多的工业现场得到良好的应用，国外多家知名自动化厂商相继推出了现场总线类产品，为了适应工业自动化产品技术发展的需要，满足众多客户现场总线应用需求，台达也推出了CANopen总线产品，支持台达全系列自动化产品，同时支持自定义设备，可以支持其他厂商产品接入CANopen现场总线。 本项目就是利用台达CANopen总线和台达其他自动化产品整合应用，基于CANopen现场总线通讯协议，达到高速通讯响应的控制要求。
控制系统技术方案配置：详见下表 序号 元件名称 型号规格 数量（台） 备注 1 人机界面 DOP-AE10THTD 1 10.4”
2 PLC主机 DVP28SV11R 1 16K Step 3 CANopen主站DVPCOPM-SL 1 SV左侧高速扩展 4 CANopen从站 IFD9503 5 CANopen/Modbus 5 变频器 VFD007B21A
750W，单相220V 6 变频器 VFD007M21A 3 750W，单相220V 7 变频器 VFD004S21A 1 400W，单相220V
上述表格仅列举出技术方案主要元器件，此外还包括121Ω终端电阻以及其他通讯连接电缆等辅助器件，此处均不予赘述。 控制系统原理框图简要介绍： 采用CANopen现场总线作为通讯介质，主要为了实现多从站大量数据高速通信响应和提高通讯稳定性，和传统Modbus通讯协议比较，CANopen总线通讯协议有质的飞跃，数据通讯不再受到Modbus轮
询方式的制约，大大提高了主从站之间的大量数据通讯响应速度和稳定性。 人机界面通过RS485和主站28SV PLC连接，28SV左侧高速并行接口连接CANopen总线主站模块DVPCOPM-SL，5台CANopen 总线从站模块IFD9503分别连接5台台达变频器，系统实现人机输入频率和启停命令，实时显示变频器输出频率、电流、电压等参数数
几种时频分析方法综述1——傅里叶变换和小波变换 夏巨伟 (浙江大学空间结构研究中心) 摘要：传统的信号理论，是建立在Fourier 分析基础上的，而Fourier 变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier 变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波变换与Fourier 变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis ），解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题。本文对傅里叶变换和小波变换进行了详细介绍，并用算例分析指出了两者的差别。 关键词：傅里叶变换；小波变换；时频分析技术； 1 傅里叶变换（Fourier Transform ） 1 2/201 22/0()()()()1()()()(::::)N j nk N ft N ft j nk N n H T h kT e H f h t e d DFT FT IFT IDFT t NT k h t H f e dt h nT H e N NT ππππ--∞ --∞∞--∞?=??=??????????→????=?=??? ∑??∑离散化(离散取样) 周期化（时频域截断） 2 小波变换（Wavelet Transform ） 2.1 由傅里叶变换到窗口傅里叶变换（Gabor Transform(Short Time Fourier Transform)/） 从傅里叶变换的定义可知，时域函数h(t)的傅里叶变换H(f )只能反映其在整个实轴的性态，不能反映h （t ）在特定时间区段内的频率变化情况。如果要考察h(t)在特定时域区间（比如：t ∈[a,b]）内的频率成分，很直观的做法是将h(t)在区间t ∈[a,b]与函数[][]11,t ,()0,t ,a b t a b χ?∈?=? ∈??，然后考察1()()h t t χ傅里叶变换。但是由 于1()t χ在t= a,b 处突然截断，导致中1()()h t t χ出现了原来h （t ）中不存在的不连 续，这样会使得1()()h t t χ的傅里叶变化中附件新的高频成分。为克服这一缺点， D.Gabor 在1944年引入了“窗口”傅里叶变换的概念，他的做法是，取一个光滑的函数g(t),称为窗口函数，它在有限的区间外等于0或者很快地趋于0，然后将窗口函数与h(t)相乘得到的短时时域函数进行FT 变换以考察h(t)在特定时域内的频域情况。 22(,)()()()()(,)ft f ft f STFT ISTF G f h t g t e dt h t df g t G f e d T ππτττττ +∞ --∞ +∞+∞ -∞ -∞ =-=-??? ：：
经常需要帮别人安装一些常用软件，“下一步”、修改安装目录等等，总得做很多重复的工作，很久之前就看到一些高手用autoit 来做一些软件的“自动安装”，软件的整个安装过程是全自动的，不需要点击或者输入任何东西，非常方便。 方法一： 由于对autoit不是很了解，一直没做出自己需要的“自动安装”，虽然也尝试用其他的工具制作过类似的“自动安装”，但是效果不是太好。 今天无意看到一篇文章《制作软件自动化安装的最简便的方法[By Gooker]》，如茅塞顿开，获益匪浅，感谢原作者。 下载自动化编写任务脚本autoit v3.2.55中文绿色版-目前最新是v3版本，类似BASIC语言风格的脚本程序的免费软件,它被设计用来在Windows GUI中进行自动操作.通过它可以组合使用模拟键击,鼠标移动和窗口/控件操作等来实现自动化任务,这是其它语言所无法做到或尚无可靠方法实现的。 这个方法不是用别的工具，正是AU3自带的。最简便的方法是什么样子的: 执行一遍软件的安装，就出来代码了，编译一下就出来工具了。 OK,先说明用的不是用Autoit宏生成器，总感觉那个玩意不准(不知道是不是没用过的原因)，其实可能大家也在使用的时候碰到过，偶然按出来了，或者老手都知道这个软件。 好了,现在告诉你如何做: 1、打开 目录是：AutoIt3\SciTe\ScriptWriter 下面的 AU3Record.exe文件 2、主角就出现了，建议选中"Record Window Text"(记录窗口文字)，另外"Record Mouse"必选，然后browse选择你想要自动安装的软件； 3、选择好之后就点击"Click To Record"的图标，之后就安装你的软件，你的操作都会被记录，这个记录方式是完全模拟的，包括鼠标的移动、点击等等； 4、软件安装完毕之后，我们点击右上角这个
收稿日期:2005-10-25 基金项目:国家自然科学基金(60572011/f010204),“985”特色项目计划基金(LZ985-231-582627),甘肃省自然科学基金(YS021-A22-00910) 小波变换与PC NN 在图像处理中的比较与结合 田 勇,敦建征,马义德,夏春水,吴记群 (兰州大学信息科学与工程学院,甘肃兰州 730000) 摘 要: 主要介绍了小波变换和PCNN 的基本原理,结合它们在图像处理中的应用,比较说明了小波变换和PCNN 各自的优缺点.通过分析表明,将小波变换和PCNN 技术相结合在图像处理中会产生更好的效果. 关键词: 小波变换;脉冲耦合神经网络(PCNN);图像处理 中图分类号: TN 911.73 文献标识码: A 文章编号:1004-0366(2006)04-0053-03 The Comparison Between Wavelet Transform and PC NN in Image Processing and Their Combination TIAN Yo ng ,DUN Jian-zheng,M A Yi-de,X IA Chun-shui,W U J i-qun (School of Information Science &Engineering ,L anzhou University ,Lanzhou 730000,China ) Abstract : The ba sic principles of w av elet transfo rm and PCNN a re first https://www.doczj.com/doc/6515436312.html, bining their applicatio ns in the image processing ,w e analy ze their adva ntag es and draw backs respectiv ely.From the analysis ,it is co ncluded tha t w e will g et better effects if we co mbine the tw o techniques tog ether in the imag e processing . Key words : wav elet transform;pulse co upled neural netw o rk(PCNN);image processing 小波变换可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了傅立叶变换不能解决的许多问题,被认为是时间——尺度分析和多分辨率分析的一种新技术[1] .目前,它已被广泛应用于分形、信号处理、图像处理、地震勘探、语音识别等应用领域[1～4].脉冲耦合神经网络PCNN (Pulse Co upled Neural Netw ork,PCNN)是一种不同于传统人工神经网络的新型神经网络.PCNN 有着生物学的背景,是根据对动物的大脑视觉皮层同步脉冲发放所获得的实验结果[5～8] ,建立起来的一种神经网络数学模型.PCNN 在图像处理中的应用已经取得巨大成果[9～12].PCNN 在旋转、平移、尺度不变性等方面起着重要的作用.而小波变换的长处在于它能够生成含有输入信息显著特征的系数并且能够对信号进行由粗及精的逐级多分辨率分析.我们发现小波变换和PCNN 有许多相似点,只是在性能和本质特征上有一些差别. 1 小波变换理论简介 [13～16] 小波(wav elet)即小区域的波.“小”是指在时域 具有紧支集或近似紧支集;“波”指小波具有正负交替的波动性.连续小波函数的确切定义为:设J (t )为一平方可积函数,即J (t )∈L 2(R ),若J (k )(其傅里叶变换)满足容许条件(Admissible Co nditio n) C J =∫ R |J (k )|2 |k |d k <∞(1) 则称J (t )为一个基本小波或母小波(M other Wav elet). 小波函数具有多样性,实际应用中应根据支撑长度、对称性、正则性等标准选择合适的小波.常用的小波有:Haar 小波,Daubechies (dbN )小波系,Bio rthog onal(biorN r.Nd)小波系,Coiflet(coifN )小波系,Sy mletsA (sym N )小波系,M orlet 小波,M exican Hat 小波,M eyer 小波,Battle-Lemarie 小 第18卷 第4期2006年12月 甘肃科学学报Journal of Gans u Sciences Vol.18 No.4 Dec.2006
最近打算开始学习au3啦，微软很是高大上的脚本语言哦，主要原因是人家可以很快的编译出一份exe的软件呢！ AutoIt3 是一种自动控制工具。它可以被用来自动完成任何基于Windows 或DOS 的简单任务。它最初被设计用来自动完成安装那些其它方法不能自动安装的软件。这在PC首次展示时非常有用，那时成百上千的机器需要被自动的安装。尽管有一些程序如MS Office, Mcafee, IE4 等具有自动安装的组件，可还有太多的程序不具备自动安装的功能。那就是用到AutoIt 的地方。AutoIt 也可以被用来在你的机器上完成简单的任务。 AutoIt 运行时读取一个指定的脚本文件。这个脚本文件使得AutoIt 完成一系列操作，包括 ?执行程序（Windows 应用程序，DOS 命令，等等。） ?发出按键和鼠标点击（所有字符，不受键盘布局约束）。 ?窗口操作（例如最小化，隐藏，恢复，等待，激活（同样适用Win98/Win2000））。 ?简单剪贴板文本操作。 最值一提的是它很小（本身包含Exe文件，没有DLL文件，没有注册表项）而且免费！（并且将保持免费). 一、Au3教程之脚本函数用法中文说明： Au3脚本,也就是AutoIt3 Windows自动安装脚本语言,用过Au3脚本的朋友都知道它的强大.和带来的方便,但它切没有中文教材,就连以前的一个中文论坛也在前段时间,莫明奇妙的关啦门,当然这也不能怪他们.他们也 不是管方网站.这样一来就给那些想学Au3脚本切英文不好或没有学过其它语言的朋友带来了极大的不便,其实Au3脚本不难学,难的是看不懂它帮助文件里写的是什么,今天翻译了一些Au3的常用函数用法,希望对一些想学的朋友有些帮肋... {系统环境变量} EnvUpdate ( ) ;更新环境变量 EnvGet ( "变量名称" ) ;取环境变量 ClipGet ( ) ;取剪辑板文本 EnvSet ( "变量名称" [, "值"] )
Gho镜像修改助手介绍及使用教程 一、简介及免责声明： 在您阅读本声明后，若不同意此声明中的任何条款，或对本声明存在质疑，请立刻停止使用gho镜像修改助手。若您已经开始或正在使用gho镜像修改助手，则表示您已阅读并同意本声明的所有条款约定。 1、本软件名称为：“Gho镜像修改助手”是为方便广大技术员快速安装9e的软件包， 特别制作的修改程序。 2、本软件，只针对网上所有下载的ghost镜像系统进行修改工作，并非封装系统。请 使用者悉知本条款。 3、一切因使用本软件而引致之任何意外、疏忽、合约毁坏、诽谤、版权或知识产权侵 犯及其所造成的损失（包括因下载而感染电脑病毒），gho镜像修改助手概不负责，亦不承担任何法律责任。 4、用户对使用gho镜像修改助手软件自行承担风险，本软件不做任何形式的保证。无 论是作者还是作者的代理商都不承担使用或误使用此软件中，数据丢失、损坏、利益损失或任何其它的损失的责任。因网络状况、通讯线路等任何技术原因而导致用户不能正常使用软件，本软件不承担任何法律责任。 5、G ho镜像修改助手尊重并保护所有用户的个人隐私权，不会窃取任何用户计算机的 任何信息。 6、任何单位或个人可以自行研究本软件，无版权，翻版不究。
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2011-2012 学年第一学期 2011级硕士研究生考试试卷 课程名称：小波变换理论及应用任课教师：考试时间：分钟 考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）； B（）闭卷考试（50%）+ 课程论文（50%）； C（√）课程论文或课程设计（70%）+平时成绩（30%）。 一、以图示的方式详细说明连续小波变换（CWT）的运算过程，分析小波变换的内涵；并阐述如何从多分辨率（MRA）的角度构造正交小波基。（20分） 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展，不少于3000字。（25分） 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱，分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理，要求列出程序、降噪结果及降噪的理论依据。（25分） 四、平时成绩。（30分）
（一）连续小波变换（CWT ）的运算过程及内涵 将平方可积空间中任意函数f （t ）在小波基下展开，称这种展开为函数f （t ）的连续小波变换（Continue Wavelet Transform ，简记CWT ）其表达式为 t a b t t f a b a f W d )(*)(||1),(? ∞+∞--=ψψ （ 1.1） 其中，a ∈R 且a ≠0。式（1.19）定义了连续小波变换，a 为尺度因子，表示与频率相关的伸 缩，b 为时间平移因子。其中)(| |1)(,a b t a t b a -=ψψ为窗口函数也是小波母函数。 从式（1.1）可以得出，连续小波变换计算分以下5个步骤进行。 ① 选定一个小波，并与处在分析时段部分的信号相比较。 ② 计算该时刻的连续小波变换系数C 。如图1.5所示，C 表示了该小波与处在分析时段内的信号波形相似程度。C 愈大，表示两者的波形相似程度愈高。小波变换系数依赖于所选择的小波。因此，为了检测某些特定波形的信号，应该选择波形相近的小波进行分析。 图1.5 计算小波变换系数示意图 ③ 如图1.6所示，调整参数b ，调整信号的分析时间段，向右平移小波，重复①～②步骤，直到分析时段已经覆盖了信号的整个支撑区间。 ④ 调整参数a ，尺度伸缩，重复①～③步骤。 ⑤ 重复①～④步骤，计算完所有的尺度的连续小波变换系数，如图1.7所示。 图1.6 不同分析时段下的信号小波变换系数计算 图1.7 不同尺度下的信号小波变换系数计算 C =0.2247
16.16 通过CANopen 总线控制ASDA-A2伺服驱动器（DS402） ￠ 控制要求 当 X0=ON 时，变频器停止并进入准备运转状态； 当 X1=ON 时，变频器运转，运转速度为900转/分钟，运转方向为顺时针旋转。 ￠ 连接示意图 ￠ 台达ASDA-A2 伺服驱动器通讯参数设置 ￠ ADSA-A2 伺服驱动器在本例中配置的参数说明 参数 设置值 说明 P1-01 b 设置伺服工作模式为CANopen模式。 P03-00 2 设置ASDA-A2伺服CANopen 站号 P03-01 0400 ASDA-A2伺服CANopen 通讯速率设置为1Mbps 。P03-01的第三位用于设置伺服的CANopen 通讯速率，其值与通讯速率对应关系如下所示： 0：125Kbps 1: 250Kbps 2: 250Kbps 3: 500Kbps 4: 1M Kbps 参数索引 参数子索引 参数说明 6083 0 伺服驱动器才从0rpm 加速到3000rpm 需要的时间，单位ms 。 6084 0 伺服驱动器才从3000rpm 减速到0rpm 需要的时间，单位ms 。 6081 0 伺服驱动器速度，单位为单元/每秒。 607A 0 伺服驱动器目标位置，单位为单元。
￠模块设置 按照下表分别对DVPCOPM-SL扫描模块进行设置 模块名称节点地址通讯速率 DVPCOPM-SL 扫描模块011M bps ASDA-A2伺服驱动器021M bps ￠使用 CANopen 网络配置工具配置网络 1. 打开 CANopenBuilder 软件，软件界面如下图所示。 2. 选择『设置（S）』菜单，点击『通讯设置』，选择『串口设置』指令。 3. 在此对计算机与 SV 主机的通讯参数进行设置。如”通讯端口”、”通讯地址”、”通讯速率”、”通讯格式”。 项目说明默认值 当计算机连接的设备为DVPCOPM-SL时，接
Foobar2000简洁型皮肤—— T otoro和Zetro_Wosgar的使用说明 By Wosgar 更新于2013.12.11
目录 1皮肤由来 (4) 1.1T OTORO (4) 1.2Z ETRO_W OSGAR (4) 2界面展示 (4) 2.1T OTORO (4) 2.2Z ETRO_W OSGAR (5) 2.3迷你模式 (7) 2.4Z ETRO_W OSGAR的其它面板 (7) 3使用方法 (9) 4初次使用问题 (11) 4.1界面崩溃了！ (11) 4.2为什么大多数按钮按下去无反应呢？ (13) 4.3为什么锁定桌面歌词的按钮按下去无反应？ (14) 4.4如何保留之前FB中的用户信息？ (14) 4.5为什么无法将歌曲文件拖到播放列表中去？ (14) 4.6为什么每首歌都显示同一张图片呢？ (15) 5功能介绍 (15) 5.1“红心列表”功能 (15) 5.2歌词面板说明 (15) 5.3简介面板说明 (15) 5.4分组与排序 (15) 5.5专辑图片背景模式的说明 (16) 5.6快捷键 (16) 5.7A－B复读功能 (18) 5.8电台 (18) 5.9均衡器 (18) 5.10播放记录同步到LAST.FM (18) 6界面修改 (18) 6.1修改/删除“N EVER LIVE WITHOUT AN OPEN HEART” (18) 6.2修改左侧播放列表切换器 (19) 6.3修改右侧播放列表 (21) 6.4修改频谱的颜色 (21) 6.5修改歌词面板 (22) 6.6纯色背景模式的颜色设置 (22) 6.7将你自己的图片设置为背景 (23)
小波变换算法应用
《软件开发》 课程设计 题目：小波算法的设计 【题目要求：将小波算法在MATLAB中实现，并将其应用于数字图像处理中。】 学院：数学学院 专业班级：应用数学09-2班 姓名：李明 学号：20096312 指导教师：邢燕、何蕾 2013.3.5
小波算法的设计 一、小波变换背景 小波变换是当前应用数学中一个迅速发展的领域，是分析和处理非平稳信号的一种有力 工具。它是以局部化函数所形成的小波基作为基底而展开的，具有许多特殊的性能和优点。 小波分析是一种更合理的时频表示和子带多分辨分析，对它的研究开始于20世纪80年代， 理论基础奠基于20世纪80年代末。经过十几年的发展，它已在信号处理与分析、地震信号处理、信号奇异性监测和谱古迹、计算机视觉、语音信号处理、图像处理与分析，尤其是图像编码等领域取得了突破性进展，成为一个研究开发的前沿热点。 二、小波变换概念 小波变换是一窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法。小波变换在信号的高频部分，可以取得较好的时间分辨率；在信号的低频部分，可以取得较好的频率分辨率，从而能有效地从信号〔语音、图像等)中提取信息。 设)(t f是平方可积分函数，即)( f ，则该 t (2R ) L
连续函数的小波变换定义为： dt a b t t f a b a WT f )()(1),(*-=?+∞ ∞-ψ 0≠a 式中)()(1 ,*t a b t a b a ψψ=-称为母小波)(t ψ（基本小波）生 成的位移和尺度伸缩，其中a 为尺度参数，b 为平移参数。 连续小波变换有明确的物理意义，尺度参数a 越大，则 )(a t ψ越宽，该函数的时间分辨率越低。)(t ab ψ前增加因子 a 1是为了使不同的a 下的)(t a b ψ能量相同。而),(b a WT f 在频域可以表示为ωωψωπωd e F a b a WT b j f )()(2),(*?=。)(ωψ是幅频特性比较集中 的带通函数，小波变换具有表征分析信号)(ωF 频域上局部性质的能力。采用不同的a 值做处理时，)(ωψ的中心频率和带宽都不同，但品质因数（中心频率/带宽）却不变。 三、小波变换需求分析
二维小波在图像压缩中的应用研究 学院：电气与自动化工程学院 学号：1013203045 姓名：齐亚莉
二维小波在图像压缩中的应用研究 图像压缩是将原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并要求图像有较好的质量。通过图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，提高信息传输和处理速度。小波变换已广泛应用到图像的各种处理环节中，这里我结合小波分析和基于小波变换的图像压缩基本原理，用Matlab 实现一个小波图像压缩算法。 1. 小波分析 1.1 一维连续小波变换 定义：设)()(2R L t ∈ψ，其傅立叶变换为)(?ωψ ，当)(?ωψ满足允许条件(完全重构条件或恒等分辨条件) ?=R d C ωωωψψ2 )(?< ∞ (1) 时，我们称)(t ψ为一个基本小波或母小波。将母函数)(t ψ经伸缩和平移后得 )(1 )(,a b t a t b a -=ψψ 0;,≠∈a R b a (2) 称其为一个小波序列。其中a 为伸缩因子，b 为平移因子。对于任意的函数)()(2R L t f ∈的连续小波变换为 dt a b t t f a f b a W R b a f )()(,),(2/1,->==