MATLAB 2维小波变换经典程序
% FWT_DB.M;
% 此示意程序用DWT实现二维小波变换
% 编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;clc;
T=256; % 图像维数
SUB_T=T/2; % 子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 1.调原始图像矩阵
load wbarb; % 下载图像
f=X; % 原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 2.进行二维小波分解
l=wfilters('db10','l'); % db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）
L=T-length(l);
l_zeros=[l,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂
h=wfilters('db10','h'); % db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）
h_zeros=[h,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂
for i=1:T; % 列变换
row(1:SUB_T,i)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积<->FFT
row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积<->FFT
end;
for j=1:T; % 行变换
line(j,1:SUB_T)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积<->FFT
line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积<->FFT
end;
decompose_pic=line; % 分解矩阵
% 图像分为四块
lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)
rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y)
lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y)
rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%
% 3.分解结果显示
figure(1);
colormap(map);
subplot(2,1,1);
image(f); % 原始图像
title('original pic');
subplot(2,1,2);
image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像
title('decomposed pic');
figure(2);
colormap(map);
subplot(2,2,1);
image(abs(lt_pic)); % 左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)
title('/Phi(x)*/Phi(y)');
subplot(2,2,2);
image(abs(rt_pic)); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y)
title('/Phi(x)*/Psi(y)');
subplot(2,2,3);
image(abs(lb_pic)); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y)
title('/Psi(x)*/Phi(y)');
subplot(2,2,4);
image(abs(rb_pic)); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)
title('/Psi(x)*/Psi(y)');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%
% 5.重构源图像及结果显示
% construct_pic=decompose_matrix'*decompose_pic*decompose_matrix; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
l_re=l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波
l_r=circshift(l_re',1)'; % 位置调整
h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波
h_r=circshift(h_re',1)'; % 位置调整
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
top_pic=[lt_pic,rt_pic]; % 图像上半部分
t=0;
for i=1:T; % 行插值低频
if (mod(i,2)==0)
topll(i,:)=top_pic(t,:); % 偶数行保持
else
t=t+1;
topll(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零
end
end;
for i=1:T; % 列变换
topcl_re(:,i)=ifft( fft(l_r).*fft(topll(:,i)') )'; % 圆周卷积<->FFT
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
bottom_pic=[lb_pic,rb_pic]; % 图像下半部分
t=0;
for i=1:T; % 行插值高频
if (mod(i,2)==0)
bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); % 偶数行保持
else
bottomlh(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零
t=t+1;
end
end;
for i=1:T; % 列变换
bottomch_re(:,i)=ifft( fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i)') )'; % 圆周卷积<->FFT
end;
construct1=bottomch_re+topcl_re; % 列变换重构完毕
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%
left_pic=construct1(:,1:SUB_T); % 图像左半部分
t=0;
for i=1:T; % 列插值低频
if (mod(i,2)==0)
leftll(:,i)=left_pic(:,t); % 偶数列保持
else
t=t+1;
leftll(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零
end
end;
for i=1:T; % 行变换
leftcl_re(i,:)=ifft( fft(l_r).*fft(leftll(i,:)) ); % 圆周卷积<->FFT
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%
right_pic=construct1(:,SUB_T+1:T); % 图像右半部分
t=0;
for i=1:T; % 列插值高频
if (mod(i,2)==0)
rightlh(:,i)=right_pic(:,t); % 偶数列保持
else
rightlh(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零
t=t+1;
end
end;
for i=1:T; % 行变换
rightch_re(i,:)=ifft( fft(h_r).*fft(rightlh(i,:)) ); % 圆周卷积<->FFT
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%
construct_pic=rightch_re+leftcl_re; % 重建全部图像
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%
% 结果显示
figure(3);
colormap(map);
subplot(2,1,1);
image(f); % 源图像显示
title('original pic');
subplot(2,1,2);
image(abs(construct_pic)); % 重构源图像显示
title('reconstructed pic');
error=abs(construct_pic-f); % 重构图形与原始图像误值
figure(4);
mesh(error); % 误差三维图像
title('absolute error display');
Matlab小波函数 Allnodes 计算树结点 appcoef 提取一维小波变换低频系数 appcoef2 提取二维小波分解低频系数 bestlevt 计算完整最佳小波包树 besttree 计算最佳(优)树 *biorfilt 双正交样条小波滤波器组 biorwavf 双正交样条小波滤波器 *centfrq 求小波中心频率 cgauwavf Complex Gaussian小波 cmorwavf coiflets小波滤波器 cwt 一维连续小波变换 dbaux Daubechies小波滤波器计算 dbwavf Daubechies小波滤波器dbwavf(W) W='dbN' N=1,2,3,...,50 ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准 depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式detcoef 提取一维小波变换高频系数 detcoef2 提取二维小波分解高频系数 disp 显示文本或矩阵 drawtree 画小波包分解树(GUI) dtree 构造DTREE类 dwt 单尺度一维离散小波变换
dwt2 单尺度二维离散小波变换 dwtmode 离散小波变换拓展模式 *dyaddown 二元取样 *dyadup 二元插值 entrupd 更新小波包的熵值 fbspwavf B样条小波 gauswavf Gaussian小波 get 获取对象属性值 idwt 单尺度一维离散小波逆变换 idwt2 单尺度二维离散小波逆变换 ind2depo 将索引结点形式转化成深度—位置结点形式*intwave 积分小波数 isnode 判断结点是否存在 istnode 判断结点是否是终结点并返回排列值 iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换iswt2 二维逆SWT变换 leaves Determine terminal nodes mexihat 墨西哥帽小波 meyer Meyer小波 meyeraux Meyer小波辅助函数 morlet Morlet小波 nodease 计算上溯结点 nodedesc 计算下溯结点(子结点)
matlab实现中值滤波去除脉冲噪声matlab小程序（图像处理）2010-04-1612:58:44阅读8评论0字号：大中小 实验原理：中值滤波器是将领域内像素灰度的中值代替该像素的值,对处理脉冲噪声(椒盐噪声)非常有效。为了对一幅图像上的某个点进行中值滤波处理，必须先将掩模内欲求的像素及其领域的像素值排序，确定出中值，主要功能是使拥有不同灰度的点看起来更接近于它的邻近值。 程序说明：函数名为mid(pic_name,s)的函数，其中参数pic_name为读入的图像，s为掩模矩阵的边长，由用户自行决定。 实验说明：随着掩模矩阵的变大，我们可以看到脉冲噪声去除得更加理想，但同时图像会变得更模糊，因为各点像素与其邻域更为接近，因此，进行中值滤波时选择一个适合的掩模矩阵十分重要。另外，我们看到图像的边界处出现了黑色的斑点，这是由于我采用了0来直译边界，这种影响可用镜像反射方式对称地沿其边界扩展来减弱。 另附：其实本实验可以完全由matlab中的函数median或medfilt2简单实现，此处写出内部处理过程，主要是为了让大家理解中值滤波的具体处理过程。 程序源代码： function mid(pic_name,s) close all; s=double(s); X=imread(pic_name); Y1=imnoise(X,'salt&pepper',0.2);%对读入的图像加脉冲噪声 figure; imshow(uint8(Y1)); Y1=double(Y1); [m,n]=size(X); s2=round(s/2); s3=round(s*s/2);%中值像素点的位置
基于MATLAB的（小波）图像处理 姓名：宋富冉 学号：P1******* 院系：电子信息工程学院 专业：电子与通信工程 日期：2015年11月7日
目录 摘要 (3) 第一章初期准备 1.1软件知识储备及学习 (4) 1.2 MATLAB操作平台安装及应用 (4) 1.3操作函数功能及调试 (5) 第二章图像准备 2.1图像采集 (6) 2.2 图像选择和保存 (6) 第三章程序设计及实现 3.1 软件编程调试 (7) 3.2 实现及优化程序 (11) 第四章完成任务报告 4.1报告书写 (12) 4.2总结 (12) 附录 (13)
摘要 本报告主要阐述有关于MABLAT在图像处理方面实际应用中的 六个方面的问题，分别涉及图像的读取、图像添加噪声、利用小波 函数对图像进行分割、分割后图像的重构、图像去除噪声、将程序 处理过程中所得各种图像确定存储格式并保存到指定的磁盘及命名。最终得到预期任务的要求，完成任务。 关键词：图像读取，图像加噪，图像去噪，图像重构，图像保存
第一章初期准备 1.1软件知识储备及学习 由于本人从未学习过MATLAB这门课程及其编程语言，对其一无所知，在之前的学习过程中，比较多的是应用C语言进行一些简单的及较复杂的任务编程。因此，接到任务之日起，本人就开始学习储备有关于此方面的软件知识，并逐步学习了解它的奥妙所在。 首先，是漫无目的的到图书馆查找有关于此类的各种书籍，并上网搜索各类处理程序和文档，以期寻求到刚好符合此次作业任务要求的完整程序设计及源代码。结果是可想而知的，并没有完全吻合的程序与代码。其次，在以上的查找翻看过程中，本人接触到了很多与此任务相关相通的程序设计和处理函数的功能及应用知识，受其启发，自我总结，将实现本任务所要用到的功能函数一一搜集了起来，初步了解了本任务如何开启。 1.2 MATLAB操作平台安装及应用 通过前期的理论准备，下一步就要开始上机实际操作和仿真各个函数在实际应用中的效果。第一步，就是寻求MATLAB操作平台的安装包或安装程序，在自己的桌面上把它装起来，以便后面随时随地使用操作，也为后期更深入的学习此门语言而准备好最基本的学习工具，从而为以后完全掌握此门语言工具打下基础。第二步，就是对本平台的安装和使用，由于此平台有中英文两个版本，于是这对我本人又是一种考验，由于英语专业词汇并不完全过关，对操作菜单中多个名词词组的用意并
matlab小波变换 Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下： A＝fft(X,N,DIM) 其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。 A＝fft2(X,MROWS,NCOLS) 其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT A＝fftn(X,SIZE) 其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。 函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 imshow(I) % 求离散傅立叶频谱 J=fftshift(fft2(I)); figure;别可以实现一维、二维和 N 维 DFT imshow(log(abs(J)),[8,10]) 2. 离散余弦变换的 Matlab 实现 Matlab
2.1. dct2 函数 功能：二维 DCT 变换 Matlab 格式：B=dct2(A) B=dct2(A,m,n) B=dct2(A,[m,n])函数 fft、fft2 和 fftn 分 说明：B＝dct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为 m×n。 2.2. dict2 函数 功能：DCT 反变换 格式：B=idct2(A) B=idct2(A,m,n)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT B=idct2(A,[m,n]) 说明：B＝idct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为m×n。 Matlab 2.3. dctmtx函数 功能：计算 DCT 变换矩阵 格式：D＝dctmtx(n) 说明：D＝dctmtx(n) 返回一个n×n 的 DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为double 类型。 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 3. 图像小波变换的 Matlab 实现函数 fft、fft2 和 fftn 分 3.1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 Matlab
MATLAB 学习指南 第六章．编写与调用函数 在这一章中，我们讨论如何用多源代码文件来构造一个程序。首先，解释代码文件在MATLAB中如何工作。在编译语言中，例如FORTRAN，C ，或C++，代码被存储在一个或多个源文件中，在进行编译的时候，这些源文件组合在一起 形成了一个单独的可执行文件。作为一种解释型语言，MATLAB以一种更广泛的方式来处理多个源文件。MATLAB代码被放入带有扩展名.m的ASCII文件（或称m-文件）中。MATLAB 6 有一个集成字处理与调试应用程序，尽管会用到其它编辑程序如vi或emacs，集成字处理与调试应用程序仍是编译m-文件的首选程序。 有两种不同的m-文件。一种是脚本文件，它是一种最简单的文件，仅仅将MATLAB中的指令收集在一起。当在交互提示符处输入文件名执行脚本文件时，MATLAB在m-文件内读取并执行指令，就好像指令是我们输入的。而且，似乎我们能够削减m-文件的内容并将削减过的内容传到MATLAB指令窗口中。这种m-文件的用法将在6.1节中给予概述。 在6.2节中要讨论的第二种m-文件包含一个单一函数，此函数名与此m-文件名相同。这种m-文件包含一段独立的代码，这段代码具有一个明确规定的输入/输出界面；那就是说，传给这段代码一列空变量arg1，arg2，…，这段独立代码就能够被调用，然后返回输出值out1，out2，…。一个函数m-文件的第一个非注释行包含函数标头，其形式如下： 此m-文件以返回指令结束，将执行程序返回到函数被调用的位置。或者在交互指令提示符处或者在另一个m-文件内，无论何时用下列指令调用函数代码，函数代码都将被执行。 输入映射到空变量：arg1=var1，arg2=var2，等等。在函数主体内，输出值被分配给了变量out1，out2，等等。当遇到返回值时，当前值out1，out2，…在函数被调用处被映射到变量outvar1，outvar2，…。在用可变长度自变量和输出变量列表编写函数时，MATLAB允许更多的自由。例如，也可以使用下列指令来调用函数。 在此情况下，仅返回一个单一输出变量，这个变量在出口处包含函数变量out1的值。输入和输出自变量可能是字符串，数值，向量，矩阵，或者更高级的数据结构。 为什么使用函数呢？因为从每门计算机科学课程中可知，把一个大的程序分割 成多个可以单独执行一个被明确规定的和被注释过的任务的小程序会使大程序 易读，易于修改，不易于出错。在MATLAB中，先为程序编写一个主文件，或者是一个脚本文件或者更好的话，是一个能够返回一个单一整数的函数m-文件（返回1表示程序执行成功，0表示不完全程序执行，负值表示出现运行误差），这个主文件是程序的进入点。通过把m-文件当作函数来调用，此程序文件可以
基于MATLAB的小波变换在信号分析中应用的实现 院系：应用技术学院 专业：电子信息工程 姓名：李成云 指导教师单位：应用技术学院 指导教师姓名：王庆平 指导教师职称：讲师 二零一一年六月
The application of wavelet transform based on MTLAB in signal analysis Faculty：Application and Technology Institute Profession：Electronic information engeering Name：Li Chengyun Tutor’s Unit：Application and Technology Institute Tutor：Wang Qingping Tutor’s Title：Lecturer June 2011
第 I 页 目录 摘要 (1) ABSTRACT (2) 前言 (3) 第1章 绪论 (4) 1.1 本文的研究背景意义 (4) 1.2 国内外研究现状 (5) 1.3 本文的研究内容 (7) 第2章 MATLAB 简介 (8) 2.1 MATLAB 的概况 (8) 2.2 MATLAB6.1 的功能 (8) 2.3 MATLAB 的主要组成部分 (9) 2.4 MATLAB 的语言特点 (10) 第3章 基本理论 (12) 3.1 从傅里叶变换到小波变换 (12) 3.1.1 傅里叶变换 (12) 3.1.2 短时傅里叶变换 (13) 3.1.3 小波变换 (14) 3.2 连续小波变换 (15) 3.3 离散小波变换 (17) 3.4 小波包分析 (18) 3.5 多分辨率分析与M ALLAT 算法 (19) 3.5.1 多分辨率分析 (19) 3.5.2 Mallat 算法 (19) 3.6 本章小结 (20) 第4章 小波阈值法图像去噪 (21) 4.1 图像去噪 (21) 4.1.1 邻域平均法 (22) 4.1.2 中值滤波法 (24) 4.2 小波阈值去噪 (27) 4.2.1 阈值去噪原理 (28) 4.2.2 选取阈值函数 ................................................ 28 4.2.3 几种阈值选取方法 .. (29)
MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量； [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信 号进行分解。 (2) idwt 函数 功能：一维离散小波反变换 格式：X=idwt(cA,cD,'wname') X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经 小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名函数功能
--------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数 功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) Y=wcodemat(X,NB,OPT) Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X) 说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16； OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：别可以实现 一维、二维和 N 维 DFT OPT＝'row' ，按行编码 OPT＝'col' ，按列编码
matlab小程序：将txt中十六进制数转为十进制输出function htod(filename) clc [n]=textread(filename,'%2c'); [a b]=size(n) m=zeros(a,b); mm=zeros(a,1); for i=1:a for j=1:b switch n(i,j) case{'0'}m(i,j)=0; case{'1'}m(i,j)=1; case{'2'}m(i,j)=2; case{'3'}m(i,j)=3; case{'4'}m(i,j)=4; case{'5'}m(i,j)=5; case{'6'}m(i,j)=6; case{'7'}m(i,j)=7; case{'8'}m(i,j)=8; case{'9'}m(i,j)=9; case{'A'}m(i,j)=10; case{'B'}m(i,j)=11; case{'C'}m(i,j)=12; case{'D'}m(i,j)=13; case{'E'}m(i,j)=14; case{'F'}m(i,j)=15; otherwise m(i,j)=nan; end end end %m for i=1:a for j=1:b mm(i)=mm(i)+m(i,j)*16^(j-1); end end %mm [a b]=size(mm); size_mm=a mmm=mm'; savefile='C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\test.txt'; fid=fopen(savefile,'w');
fprintf(fid,'%4d',mmm) fclose(fid); matlab如何读取二进制、十六进制txt文档 发现matlab如何读取十六进制的和二进制的txt文章不多。今天刚想了一种方法，所以在这里小结一下，所以matlab中文论坛共享一下，没有参考其他的文章哦，觉得好用就帮顶，不好用提意见。 原帖地址https://www.doczj.com/doc/f618749123.html,/thread-23226-1-1.html 本方法同样适合读取十六进制和二进制以外的其他进制文件， txt使用一个最简单的命令就可以读取textread这是一个十分有用，简便的函数（对于fopen fscanf而言） 读取二进制txt文件： 假如txt文档中内容为00010010001101001000，保存在pin.txt文档中 使用a=textread('pin.txt','%s')' a= '0001''0010''0011''0100''1000' 可以看到数据保存为了char格式。 使用bin2dec b=bin2dec(a)' b= 12348 可以看到成功地转换成了十进制文件。 十六进制文件： 00010010001101001000A B C AA a=textread('pin.txt','%s')' a= '0001''0010''0011''0100''1000''A''B''C''AA' 可以看到成功读取了文件。 b=hex2dec(a)' b= 11617256409610 1112170 读取完毕。 小结：本方法以简单使用方便的方法读取二进制、十六进制的txt文档，欢迎大家提出意见
1、 选择()t ?或?()? ω，使{}()k Z t k ?∈-为一组正交归一基； 2、 求n h 。 1,(),()n n h t t ??-= 或??()(2)/()H ω?ω?ω= 3、 由n h 求n g 。 1(1)n n n g h -=- 或()()i G e H t ωωωπ-= 4、 由n g ，()t ?构成正交小波基函数() t φ 1,()()n n t g t φ?-=∑ 或??()(/2)(/2)G φωω?ω= Haar 小波的构造 1）、选择尺度函数。 101 ()0t t ? ≤≤?=? ?其他 易知(n)t ?-关于n 为一正交归一基。 2）、求n h 1,(),()n n h t t ??- =()2t-n)t dt ??（ 其中 1 1(2)220n n t t n ?+? ≤≤?-=?? ?其他 当n=0时， 1 1(2)20t t ?? 0≤≤?=?? ?其他 当n=1时，
1 11(21)20t t ?? ≤≤?-=?? ?其他 故，当n=0，n=1时 1()(2)0n n t t n ?? =0,=1 ??-=? ?其他 当n=0时， ()(2)t t n ???-1 120t ? 0≤≤?=?? ?其他 当n=1时， ()(2)t t n ???-1 1120t ? ≤≤?=?? ?其他 故 n h ()2t-n)t dt ?? （1/0n n ?=0,=1 ?=? ??其他 3）、求n g 。 11/0 (1)1/10n n n n g h n -?=??=-=-=?? ??其他 4）、求()t φ。 1,()()n n t g t φ?-=∑ =0-1,011,1()()g t g t ??-+ (2)(21)t t - =1 102 111 20t t ? ≤≤???- ≤≤?? ??? 其他
自己整理MATLAB知识 1入门 例1-1 绘制正弦曲线和余弦曲线。 x=[0:0.5:360]*pi/180; plot(x,sin(x),x,cos(x)); 例1-2 求方程3x4+7x3+9x2-23=0的全部根。 p=[3,7,9,0,-23]; %建立多项式系数向量 x=roots(p) %求根 例1-3 求积分 quad('x.*log(1+x)',0,1) %‘里是被积函数’0,1分 别是积分上下限 例1-4 求解线性方程组。 a=[2,-3,1;8,3,2;45,1,-9]; %方程左面系数 b=[4;2;17]; %方程右面系数 x=inv(a)*b %也可是x=a\b的形式 例1-5 水仙花 for m=100:999 m1=fix(m/100); %求m的百位数字 m2=rem(fix(m/10),10); %求m的十位数字 m3=rem(m,10); %求m的个位数字 if m==m1*m1*m1+m2*m2*m2+m3*m3*m3 disp(m)
end end 例1-6 已知，当n=100时，求y的值。程序如下： y=0; n=100; for i=1:n y=y+1/(2*i-1); end y 例1-7 求[100，200]之间第一个能被21整除的整数 for n=100:200 if rem(n,21)~=0 continue end break end n 例1-8 若一个数等于它的各个真因子之和，则称该数为完数，如6=1+2+3，所以6是完数。求[1,500]之间的全部完数。for m=1:500 s=0; for k=1:m/2
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。
如何培养自己成为Matlab编程高手？[原创2010-08-15 20:09:59] 字号：大中小对理论的掌握并不代表对知识的真正理解。对于一些所谓高深的理论都可以 自己编写程序来检验对其理解的程度。我的经验是：只有你把程序流畅地写出来，才是真正意义上对知识理解通透了。比如，我在大三学电力系统分析的时候，就自己用Matlab语言编写了牛—拉法求潮流的程序，计算暂态稳定的简单程序，计算发电机短路电流的程序等。自然地这些专业课程都学得不错。 Matlab是一门优秀的编程语言，在欧美非常普及。选择一门顺手的编程语言可以让你在学习和工作中事倍功半。Matlab是一种语言因为它可以用作编程，也是一种软件因为它自带的工具箱具有类似软件前台的GUI界面以及能够轻松实现人机通信功能。在学习Matlab编程之前，需要对其有一个基本的了解： (1) 数据处理 能对数据进行计算、分析和挖掘，数据处理函数功能强大，命令简洁；(2) 软件工具箱 各式各样的工具箱，包括神经网络工具箱、Simulink工具箱（虽然Simulink 从底层开发出来的，但是我们认为也是工具箱的一种）、模糊工具箱、数字图像处理工具箱和金融工具箱等； (3) 精致绘图 Matlab通过“set”命令重设图形的句柄属性，可绘制精准而美观的图形；(4) 动画实现 Matlab可以进行实时动画、电影动画和AVI视频制作，并能在动画中添加*.WAVE格式的音频； (5) 与软硬件通信 Matlab接口函数可以实现与软件（比如C）和硬件（比如电子示波器）通信； (6) 平面设计 与全球最顶尖的平面设计软件之一Adobe Photoshop联袂使用，传达震撼的视觉设计效果； (7) 游戏开发
基于小波图像去噪的MATLAB 实现 一、 论文背景 数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。根据研究表明，当一图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。 二、 课题原理 1.小波基本原理 在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成：
())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为： ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的积： ( )dx a b x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ= ψ=?+∞∞- （3） 与时域函数对应，在频域上则有： ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （4） 可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。这说明连续小波的局部是变化的，在高频时分辨率高，在低频时分辨率低，这便是它优于经典傅里叶变换的地方。总体说来，小波变换具有更好的时频窗口特性。 2. 图像去噪综述 所谓噪声，就是指妨碍人的视觉或相关传感器对图像信息进行理解或分析的各种因素。通常噪声是不可预测的随机信号。由于噪声影响图像的输入、采集、处理以及输出的各个环节，尤其是图像输入、采集中的噪声必然影响图像处理全过程乃至最终结果，因此抑制噪声已成为图像处理中极其重要的一个步骤。 依据噪声对图像的影响，可将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。由于乘性噪声可以通过变换当加性噪声来处理，因此我们一般重点研究加性噪声。设
MATLAB 小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1 dwt函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname' [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname' 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解，cA 、cD 分别为近似分量和细节分量； [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。 (2 idwt 函数 功能：一维离散小波反变换 格式：X=idwt(cA,cD,'wname' X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R X=idwt(cA,cD,'wname',L函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 说明：X=idwt(cA,cD,'wname' 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。
X=idwt(cA,cD,'wname',L 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名函数功能 --------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1 wcodemat 函数 功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式： Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL Y=wcodemat(X,NB,OPT Y=wcodemat(X,NB
小波变换的原理及m a t l a b仿真程序
基于小波变换的信号降噪研究 2 小波分析基本理论 设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间) ， 其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件[4,7]： 2 () R t dw w C ψψ =<∞? （1） 时，我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波，将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后，就可以得到一个小波序列： ,()( )a b t b t a ψ -= ,,0a b R a ∈≠ （2） 其中a 为伸缩因子，b 为平移因子。 对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续小波变换为： ,(,),()( )f a b R t b W a b f f t dt a ψψ-=<>= ? （3） 其逆变换为： 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a a ψ ψ+-= ?? （4） 小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a 和平移因子b 来调节的，平移因子b,可以改变窗口在相平面时间轴上的位置，而伸缩因子b 的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置,还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的，在低频时，小波变换的时间分辨率较低，频率分辨率较高：在高频时，小波变换的时间分辨率较高，而频率分辨率较低。使用小波变换处理信号时，首先选取适当的小波函数对信号进行分解，其次对分解出的参
数进行阈值处理，选取合适的阈值进行分析，最后利用处理后的参数进行逆小波变换，对信号进行重构。 3 小波降噪的原理和方法 3.1 小波降噪原理 从信号学的角度看 ,小波去噪是一个信号滤波的问题。尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。由此可见 ,小波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如图所示[6]： 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪 ,一个含噪的一维信号模型可表示为如下形式： (k)()()S f k e k ε=+* k=0.1…….n-1 其中 ,f( k)为有用信号,s(k)为含噪声信号,e(k)为噪声,ε为噪声系数的标准偏差。 假设e(k)为高斯白噪声,通常情况下有用信号表现为低频部分或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则表现为高频的信号,下面对 s(k)信号进行如图结构的小波分解,则噪声部分通常包含在Cd1、Cd2、Cd3中,只要对 Cd1,Cd2,Cd3作相应的小波系数处理,然后对信号进行重构即可以达到消噪的目的。
MATLAB游戏程序 目录 1.空格游戏 (2) 2.华容道 (3) 3.凑五子棋 (14) 4.2048 (19) 5.俄罗斯方块 (24)
1.空格游戏 function pintu1() A = gen(); G = [1 2 3;4 5 6;7 8 0]; drawmap(A); while 1 [xpos,ypos] = ginput(1); col = ceil(xpos); row = 3-ceil(ypos)+1; num = A(row,col); if row>1&A(row-1,col)==0 A(row-1,col) = num; A(row,col) = 0; end if row<3&A(row+1,col)==0 A(row+1,col) = num; A(row,col) = 0; end if col>1&A(row,col-1)==0 A(row,col-1) = num; A(row,col) = 0; end if col<3&A(row,col+1)==0 A(row,col+1) = num; A(row,col) = 0; end drawmap(A) zt = abs(A-G); if sum(zt(:))==0 msgbox('恭喜您成功完成！') break end end function drawmap(A) clf; hold on
line([0 3],[0 0],'linewidth',4); line([3 3],[0 3],'linewidth',4); line([0 3],[3 3],'linewidth',4); line([0 0],[0 3],'linewidth',4); for i = 1:3 for j = 1:3 drawrect([j-1 3-i],[j 3-i],[j 3-i+1],[j-1 3-i+1],'y',A(i,j)); end end axis equal axis off function drawrect(x1,x2,x3,x4,color,num) x = [x1(1) x2(1) x3(1) x4(1)]; y = [x1(2) x2(2) x3(2) x4(2)]; fill(x,y,color) if num==0 text(0.5*(x1(1)+x2(1)),0.5*(x1(2)+x4(2)),' ','fontsize',24) else text(0.5*(x1(1)+x2(1))-0.05,0.5*(x1(2)+x4(2)),num2str(num),'fontsize',24) end function y = gen() y = inf*ones(1,9); for i = 1:9 while 1 a = randint(1,1,9); if isempty(find(y==a)) y(i) = a; break end end end y = reshape(y,3,3); 2.华容道 function huarongdao() A = [2 1 1 3; 2 1 1 3; 4 6 6 5;
基于Matlab的离散小波变换 lyqmath https://www.doczj.com/doc/f618749123.html,/lyqmath 目录 基于Matlab的离散小波变换 (1) 简介 (1) 实例 (2) 结果 (2) 总结 (2) 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。
［教学］MATLAB小程序 MATLAB小程序1-1.1 描绘出“点” %密度和穗花被害率x=[0,3,10,20,30,40]; y1=[0,0.273,2.260,2.550,2.920,3.950]; subplot(2,2,1); plot(x,y1); title（' 密度和穗花被害率'）; xIabelC 头肝八2'); ylabel(' 穗花被害率%'); %密度和结实率x=[0,3,10,20,30,40]; y2=[94.4,93.2,92.1,91.5,89.9,87.9]; subplot(2,2,2); plot(x,y2); title（' 密度和结实率'）; xIabelC 头/m^2'); ylabel(' 结实率%'); %密度和千粒重x=[0,3,10,20,30,40]; y3=[21.37,20.60,20.60,20.50,20.60,20.13]; subplot(2,2,3);
xIabelC 头/mV); ylabel(' 千重粒g'); %密度和减产率x=[0,3,10,20,30,40]; y4=[0,2.4,12.9,16.3,20.1,26.8]; subplot(2,2,4); plot(x,y4); title(' 密度和减产率'）; xlabel(' 头/mV); ylabel(' 减产率%'） %1-1.2 表2 稻纵卷叶螟与水稻作用的数据 %产量损失率: x=[3.75,7.50,11.25,15.00,18.75,30.00,37.50,56.25,75.00,112. 50]; y1=[0.73,1.11,2.2,3.37,5.05,6.78,7.16,9.39,14.11,20.06]; subplot(2,2,1); plot(x,y1); title（' 密度和减产率'）; xIabelC 头/m^2'); ylabel(' 减产率%'); %卷叶率: x=[3.75,7.50,11.25,15.00,18.75,30.00,37.50,56.25,75.00,112. 50]; y2=[0.76,1.11,2.22,3.54,4.72,6.73,7.63,14.82,14.93,20.40]; subplot(2,2,2);