matlab wavedec和wavedec2的区别

dwt2是单一尺度DWT，只能分解一层，wavedec2是多尺度DWT，可以分解多层。在matlab中的wavedec2函数是调用dwt2函数实现的，就是将dwt2分解的一层结果再用一次dwt2分解就得到了第二层的分解结果，以此类推得到wavedec2各层的分解结果。所以对于实际问题的处理通常使用wavedec2函数，dwt2函数可以认为只是作为wavedec2函数的子函数，其应用地并不多。

dwt2是单层DWT函数，能分解一层。wavedec2是多层DWT函数，用于多层分解，其函数其实是每次调用dwt2函数实现多层分解滴，所以也可将dwt2看作wavedec2函数滴子函数。

A = imread("image.bmp");B = A(:,:,1);[lowf,highfH,highfV,highfD,C,S] = wavelet2D(double(B),"morlet",2);function[lowf,highH,highV,highD,C,S] = wavelet2D(signal,wavelet,level)[C,S]=wavedec2(signal,level,wavelet);lowf = appcoef2(C,S,wavelet,level);highH=detcoef2("h",C,S,level);highV=detcoef2("v",C,S,level);highD=detcoef2("d",C,S,level);A = wrcoef2("a",C,S,wavelet,level);Dh =wrcoef2("h",C,S,wavelet,level);Dv =wrcoef2("v",C,S,wavelet,level);Dd =wrcoef2("d",C,S,wavelet,level);subplot(2,2,1),image(A);subplot(2,2,2),imshow(Dh);subplot(2,2,3),imshow(Dv);subplot(2,2,4),imshow(Dd);

有一维和二维小波分解，MATLAB中的代码分别为wavedec和wavedec2。小波对图像进行分解时，会得到一个逼近子图像和三个不同方向（水平、垂直、对角线）的细节子图像，继续对子图像进行小波分解便得到图像的小波多尺度分解。对子图进行单支重构（wrcoef）并叠加就得到和原图像大小相同的图像了。建议你看看孙延奎写的小波方面的书籍，比较浅显易懂

运行后是什么样的错误？没看到细节不好判断，但我怀疑有可能是数据类型不匹配一类。把具体的出错信息发上来看看吧。看到了，问题应该出在矩阵维度上，wavedec2做完小波分解后会返回两个变量，一个是小波系数，另一个是相当于索引的矩阵，文档中分别以C和S表示。在使用waverec2重构的时候，输入变量也应是一样的内容。按照你的思路，应该是cn为滤波后的小波系数，那么I应该就是wavedec2的第二个返回变量，如果cn没变，则I不应该变。滤波的时候最好不要打乱小波系数的顺序，否则重新组织起来很烦的。wavedec2生成的小波系数组织方式参见后面的参考资料。其实做图像处理还可以考虑用dwt2这个函数。近似图像特别亮？如果排除滤波的影响，我觉得haar小波应该不会出现这个现象。以上。专业路过的老狼

wavedec2是二维小波分解算法，Matlab小波算法的书很多，自己找本看看吧！

clear;clcload tire ;% 用小波函数db1对信号进行2尺度分解[c,s] = wavedec2(x,2,"db1");sizex = size(x)sizec = size(c)val_s = s % 提取尺度2的所有方向的高频系数[chd2,cvd2,cdd2] = detcoef2("all",c,s,2); sizecd2 = size(chd2)% 提取尺度1的所有方向的高频系数 [chd1,cvd1,cdd1] = detcoef2("all",c,s,1); sizecd1 = size(chd1)% 提取尺度2的低频系数ca2 = appcoef2(c,s,"db1",2); sizeca2 = size(ca2)% 提取尺度1的低频系数ca1 = appcoef2(c,s,"db1",1); sizeca1 = size(ca1)nbc = size(map,1);colormap(pink(nbc));figure(1);subplot(221);image(wcodemat(x,nbc));title("原始图像");subplot(223);image(wcodemat(ca2,nbc));title("尺度2的低频系数");subplot(224);image(wcodemat(ca1,nbc));title("尺度1的低频系数");figure(2);subplot(221);image(wcodemat(chd2,nbc));title("尺度2水平方向的高频系数");subplot(222);image(wcodemat(cvd2,nbc));title("尺度2垂直方向的高频系数");subplot(223);image(wcodemat(cdd2,nbc));title("尺度2斜线方向的高频系数");subplot(224);image(wcodemat(chd1,nbc));title("尺度1水平方向的高频系数");figure(3);subplot(121);image(wcodemat(cvd1,nbc));title("尺度1垂直方向的高频系数");subplot(122);image(wcodemat(cdd1,nbc));title("尺度1斜线方向的高频系数");

彩色图像是3维矩阵，二维小波当然会出错，每一层分开处理即可下面是例子：x=imread("liftingbody.png");imshow(x);%显示原图[c,s]=wavedec2(double(x),2,"db1");%分解y=waverec2(c,s,"db1");%重构figure;imshow(uint8(y))%显示

plot(t,T);tfit=0:24;A=polyfit(t,T,2);Tfit=polyval(A,tfit);hold onplot(tfit,Tfit);polyval(A,12.5)%

"f()中的x是传地址的 "所以本过程中的x=10,在y=f(x)后，x在f()里被改变成x=20并带回。 "y=f(x)即f(x)的返回值，f()返回值是f()中的x*y即20*2=40,因为f()中f=x*y

load wbarb; % 装载原始图像 subplot(221); % 新建窗口 image(X); % 显示图像 colormap(map); % 设置色彩索引图 title("原始图像"); % 设置图像标题 axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示 init=2055615866; % 初始值 randn("seed",init); % 随机值 XX=X+8*randn(size(X)); % 添加随机噪声 subplot(222); % 新建窗口 image(XX); % 显示图像 colormap(map); % 设置色彩索引图 title("含噪图像"); % 设置图像标题 axis square; %用小波函数coif2 对图像XX 进行2 层分解 [c,l]=wavedec2(XX,2,"coif2"); % 分解 n=[1,2]; % 设置尺度向量 p=[10.28,24.08]; % 设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理 %nc=wthcoef2("h",c,l,n,p,"s"); %nc=wthcoef2("v",c,l,n,p,"s"); nc=wthcoef2("d",c,l,n,p,"s"); X1=waverec2(nc,l,"coif2"); % 图像的二维小波重构 subplot(223); % 新建窗口 image(X1); % 显示图像 colormap(map); %设置色彩索引图 title("第一次消噪后的图像"); % 设置图像标题 axis square; % 设置显示比例,再次对高频小波系数进行阈值处理 %mc=wthcoef2("h",nc,l,n,p,"s");mc=wthcoef2("v",nc,l,n,p,"s"); mc=wthcoef2("d",nc,l,n,p,"s"); X2=waverec2(mc,l,"coif2"); % 图像的二维小波重构 subplot(224); % 新建窗口 image(X2); % 显示图像 colormap(map); % 设置色彩索引图 title("第二次消噪后的图像"); % 设置图像标题 axis square; % 设置显示比例这个程序改一改吧

如果只要得到小波系数，可以1D直接使用wavedec （2D使用wavedec2）函数进行分解，得到分解结果的CL组构（2D得到CS组构），然后用appcoef和detcoef（2D使用appcoef2和detcoef2）函数提取细节和逼近小波系数，你可以直接参看matlab的帮助文档，非常简单。

1.用matlab实现图像压缩时,如何将图片仿真 图像压缩是当今信息时代迫切需求的一门图像处理技术，它极大的减少了图像的数据量，为图像的存储，传输提供了方便。 小波变换，是一种广泛用于图像压缩的方法。它能让图像按不同的分辨率分析。 根据Mallat算法的思想，图像能分解成一个轮廓信号（低频子图）和水平，垂直，对角线三个方向上的细节信号（高频子图）。而轮廓信号又可以进一步分解。 而图像的主要能量部分是低频部分，而且人眼视觉系统对低频部分更为敏感，所以可以对低频部分采用较低压缩比；对高频部分采用较大压缩比来进行压缩。 本文提出的是一种结合小波变换，DCT变换和矢量量化的压缩方法。根据人眼的视觉特性，首先对图像进行小波分解，然后，对低频分量进行压缩比不大的DCT变换；对不同方向不同分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对反变换和解码后的系数进行小波重构。矢量量化过程中的码书设计采用的是LBG算法。 这样，根据对图像质量的不同要求，我们可以改变小波分解的层数，来得到不同压缩比的图像。本篇论文只对小波分解一层和两层后压缩进行了仿真和分析，表明该方案结合了各种压缩方法的优点，在满足图像质量的同时能得到较大的压缩比。 目前，在包装装潢设计中常用的图形处理软件有Pho-toshop,CorelDraw,AutoCAD等。但是这些软件中很少涉及到对图像进行压缩处理，以满足图像进行传输和储存的需要。 基于这一点考虑，在此尝试着用MATLAB编程来处理包装装潢图像的压缩，实现包装与计算机的紧密结合。 1 MATLAB MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图像显示于一体，它附带的小波分析工具箱功能强大，可以完成小波分析的绝大部分工作。 MATLAB工具箱的出现避免了程序设计中的重复性劳动，缩短了开发周期，降低了成本，因而受到工科院校师生和研究人员的青睐。 在介绍利用MATLAB小波工具压缩图像的文献中，总是将真彩色RGB图像转换为灰度级索引图像进行处理.经过这种处理以后，图像的存储数据能得到一定的压缩，但由压缩后的数据难以恢复成理想的彩色图像。 文中用MATLAB中有关函数处理图像压缩，而且由压缩后的数据可以还原出图像.实验结果表明，还原出的图像效果是理想的。文中主要以lena图像的处理为例，对它进行二进小波多层分解后，将低频和高频近似的系数矩阵作相应的处理，来研究用MATLAB中的小波工具箱压缩图像的方法。 2 图像压缩方法 在实际应用中，首先需要从图像文件中读取图像数据.MATLAB使用imreed（)函数完这一任务.例如，在电脑D盘中有一彩色图像文件picl.jps，则可由下述语句读取： X=imread（′D:picl.′）； MATLAB图像处理工具箱支持4种基本图像类型：索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像.MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像.它存储在三维数组中。这个三维数组有3个面，依次对应子红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种颜色，而面中的数据则分别是这3种颜色的强度值，面中的元素对应于图像中的像素点。 索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map，其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵X包含一个值，这个值就是颜色图数组map中的索引。 颜色图map为m*3双精度矩阵，各行分别指定红、绿、蓝（R、G、B）单色值，map=〔RGB〕，R、C、B为值域为〔0,1〕的实数值，m为索引图像包含的像素个数.然后可根据情况采用不同的小波函数，进行索引图像的分解压缩。这里对上面产生的索引图像X用dbl小波进行2层分解。 〔c,l〕=wavedec2(X,2，′dbl′)。 在这里，一个索引图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的.高分辨率（即高频细节）子图像上大部分点的数值接近于0，越是高频这种现象越明显.对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频（即近似）部分。 多层小波分解的所有成分系数均保存在向量c中，低频近似与高频细节的系数需从向量C中提取。MATLAB分别使用appcoet2（)和detcoef2（)函数来完成这一工作。 这种方法是对低频和高频部分进行处理，因而提取低频和高频近似系数。 cAl=appcoef2(c,1，′dbl，′1);cH1=detcoef2（′h′，c,1,1）; cDl=detcoef2（′d′，c,l,1）;cVl=detcoef2（′v′，c,l,1）。 matlab实现离散余弦变换压缩（JPEG压缩原理） JPEG图像压缩算法： 输入图像被分成8*8或16*16的小块，然后对每一小块进行二维DCT（离散余弦变换）变换，变换后的系数量化、编码并传输； JPEG文件解码量化了的DCT系数，对每一块计算二维逆DCT变换，最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。 DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角，因为左上放映原图像低频部分数据，右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。 实例程序： function Jpeg I=imread("D:MATLAB7 oolboximagesimdemoscameraman.tif")； %该图片在安装matlab的目录中找，原图为灰度图象 。 2.使用MATLAB图像压缩怎么做 I = imread("cameraman.tif")； % 输入图像 I = im2double(I)； % 数据类型转换 T = dctmtx(8)； % 计算二维离散DCT矩阵 dct = @(x)T * x * T"； % 设置函数句柄 B = blkproc(I,[8 8],dct)； % 图像块处理 mask = [1 1 1 1 0 0 0 0 % 掩膜 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2 = blkproc(B,[8 8],@(x)mask.* x）； % 图像块处理 invdct = @(x)T" * x * T； % 设置函数句柄 I2 = blkproc(B2,[8 8],invdct)； % 图像块处理 imshow(I), figure, imshow(I2) % 显示原始图像和压缩重构图像 3.用matlab把11张tif图片做成一个连续动画 使用如下代码方式可以达到你想要的效果。 clear; clc; for i=2:50 c=strcat("a",num2str(i)）；%这里可以根据自己图片名字儿作相应的修改 c=strcat(c,".bmp"); I=imread(c); % I=rgb2gray(I) figure(1); imshow(I); end 图片的保存方式如：a21.bmp，这样可以实现你的汽车动画。如果想要使用你的汽车图片做的话，请把汽车图片发给我，我帮你看看。

您好：I=imread("rice.png");[c,s]=wavedec2(I,2,"db1");a=appcoef2(c,s,"db1",1);%%%提取低频a=uint8(a);subplot(221)imshow(a)k=imnoise(a,"gaussian",0,0.02);%%对低频加噪声subplot(222)imshow(k)t=wrcoef2("a",c,s,"db1",2);%%由低频重构t=uint8(t);subplot(223)imshow(t)

C语言标准库当中没有这种函数，去OpenCV库当中找找有没有类似函数，如果自己实现想是相当麻烦

最后一行的括号不匹配，imshow(uint8(imgResult));xlabel ("(c)小波融合图像"); 一般出现这种错误的情况有两种：1.你的该行代码中出现了中文的分号“；”，只要把他改为英文“;”的就行。2.该行的括号不匹配，少了或多了。解决的办法就是补齐。

去掉分号就哦了

matlab没怎么学。按错误提示：应该是wdencmp函数的参数不对。你搜下这个函数怎么用，小波变换这些，网上源程序也很多的

T=wpdec(y,5,"db40");%对信号y进行小波包分解，层数为5，得到的T为小波树，plot一下就可看到a10=wprcoef(T,[1,0]);%a10是对节点[1,0]进行重构后得到的信号。貌似没有对那一层重构这一说法吧，只能是对某层的某个节点进行重构。节点的编号你可以从小波树中看出来这是我的做法，不过用的是小波包分解。不知对你有没有用

小波分解重构 V2.0 版程序存在的问题分析http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2008/07/09/2628911.aspx 小波图像分解 Matlab 程序 - V3.0版http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2008/07/09/2630153.aspx 小波图像重构 Matlab 程序 - V3.0版http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2008/07/09/2630365.aspx%----------------------------------------------------------% 本文给出了小波图像分解程序的修正代码，并对一些细节问题进行了图示讨论。修正前的小波图像分解与重构程序，请看如下文章：相关的文章有：1、自己动手编写小波信号分解与重构的Matlab程序http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/13/1881781.aspx2、用自编的程序实现小波图像分解与重构http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/13/1881940.aspx下面是针对上述文章中存在的问题而修改的小波图像分解程序。function coef=mywavedec2(x,N,wname)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 函数 MYWAVEDEC2() 对输入矩阵 x 进行 dim 层分解，得到相应的分解系数矩阵 y% 输入参数：x —— 输入矩阵% N —— 分解级数% wname —— 分解所用的小波函数% 输出参数：coef —— 分解系数矩阵，其结构如下：% coef = {cA_N;cV_N;cH_N;cD_N;cV_N-1;cH_N-1;cD_N-1;……;cV_1;cH_1;cD_1}% Copyright by Zou Yuhua ( chenyusiyuan ), original : 2007-11-10, modified: 2008-06-04%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 求出小波函数的滤波器组系数向量[Lo_D,Hi_D] = wfilters(wname,"d");% 画出原始图像imshow(x);title("Original Image");% 标明图像大小[r,c]=size(x);xlabel(["Size : ",num2str(r),"*",num2str(c)]);% 将矩阵x的数据格式转换为适合数值处理的double格式xd=double(x); coef=[];for i=1:N [cA,cV,cH,cD]=mydwt2(xd,Lo_D,Hi_D); % 第 i 级小波分解 xd=cA; % 将第 i 级分解得到的低频系数矩阵作为第 i+1 级分解的源矩阵 outmp={cV;cH;cD}; % 将第 i 级分解得到的高频系数矩阵cV,cH,cD存入细胞矩阵 outmp % 注意细胞矩阵的赋值是用大括号“{}”的，而普通矩阵赋值是用方括号“[]” % 细胞矩阵不要求其中的子矩阵的行列数都相同 coef=[outmp;coef]; % 将细胞矩阵 outmp 存入输出矩阵 coef，coef将由空矩阵变为细胞矩阵 % 注意这里的方括号不能用大括号取代 % 否则，使用大括号会将初始的coef空矩阵也作为细胞矩阵的子矩阵 % 而且，在迭代中 coef 将是一个不断嵌套的细胞矩阵，不便于后续处理和读取 % 上面这个语句是一种有效的在迭代过程中保存数据的方法 % 设待存数据为 data，可以是单个数、向量或矩阵 % 保存数据的矩阵为 mat，初始为空矩阵：mat=[] % 则可按以下格式保存迭代过程产生的数据 % mat=[mat;data]; % 方括号内的分号“;”表示数据 data 是按“列”排序的方式存入矩阵 mat % mat=[mat,data]; % 方括号内的逗号“,”表示数据 data 是按“行”排序的方式存入矩阵 mat % data 也可以在 mat 前嵌入，即 mat=[data;mat] 或 mat=[data,mat]end% 迭代结束后，矩阵 coef 中保存的是各级分解中的高频系数矩阵% 故需将迭代后得到的矩阵 cA，即第 dim 级低频矩阵存入矩阵 coefcoef=[cA;coef];% 最后，小波系数矩阵 coef 的结构如下% coef = {cA_N;cV_N;cH_N;cD_N;cV_N-1;cH_N-1;cD_N-1;……;cV_1;cH_1;cD_1} % 画出各级低频、高频系数矩阵% 首先建立一个名为“Wavelet Decomposition -- Wavelet Type: , Levels: ”的图像窗口figure("Name",["Wavelet Decomposition -- Wavelet Type: ",wname," , Levels: ",num2str(N)]);% 图像的第1行显示低频系数，置中，左右两个subplot为空subplot(N+1,3,2);yt=uint8(coef{1});[yrow,ycol]=size(yt);imshow(yt);title( ["Approximation A",num2str(N)]);xlabel(["Size : ",num2str(yrow),"*",num2str(ycol)]);% 第2-(N+1)行显示各级高频系数titllist={["Vertical Detail V"];["Horizontal Detail H"];["Diagonal Detail D"]};pn=2; % pn 是子图的显示序号for pr=1:N for pc=1:3 subplot(N+1,3,pn+2); yt=[]; % 为了使高频细节内容（轮廓、边缘）更清晰，将高频系数增加100灰度值 yt=uint8(coef{pn})+100; [yrow,ycol]=size(yt); imshow(yt);title([ titllist{pc},num2str(N-pr+1)]); xlabel(["Size : ",num2str(yrow),"*",num2str(ycol)]); % 每行的第一个图像的Y轴，显示该行高频系数对应的分解级别 if mod(pn+2,3)==1 ylabel(["Level ",num2str(N-pr+1)]); end pn=pn+1; endendfunction [cA,cV,cH,cD]=mydwt2(x,Lo_D,Hi_D)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 函数 MYDWT2() 对输入的r*c维矩阵 x 进行二维小波分解，输出四个分解系数子矩阵[LL,HL,LH,HH]% 输入参数：x —— 输入矩阵，为r*c维矩阵。% Lo_D,Hi_D —— 小波分解的滤波器组系数向量% 输出参数：cA,cV,cH,cD —— 是小波分解系数矩阵的四个相等大小的子矩阵% cA：低频部分分解系数； cV：垂直方向分解系数；% cH：水平方向分解系数； cD：对角线方向分解系数。% Copyright by Zou Yuhua ( chenyusiyuan ), original : 2007-11-10, modified: 2008-06-04%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% [row,col]=size(x); % 读取输入矩阵的大小for j=1:row % 首先对输入矩阵的每一行序列进行一维离散小波分解 tmp1=x(j,:); [ca1,cd1]=mydwt(tmp1,Lo_D,Hi_D,1); % tmp1 长度为 row ，滤波器长度为 lnf ，则 [ca1,cd1] 的总长为 ( row + lnf -1 ) x1(j,:)=[ca1,cd1]; % 将分解系数序列存入缓存矩阵 x1 中end [row1,col1]=size(x1); % row1=row + lnf -1, col1=col+lnf-1for k=1:col1 % 再对缓存矩阵 x1 的每一列序列进行一维离散小波分解 tmp2=x1(:,k); [ca2,cd2]=mydwt(tmp2,Lo_D,Hi_D,1); x2(:,k)=[ca2,cd2]" ; % 将分解所得系数存入缓存矩阵 x2 中 % 注意不要遗漏了上一行代码中的转置符号“ "”。 Matlab 6.5 及以下较低的版本不支 % 持行、列向量的相互赋值，故要把行向量[ca2,cd2]转置为列向量，再存入 x2 的相应列end[row2,col2]=size(x2);cA=x2(1:row2/2,1:col2/2); % cA是矩阵x2的左上角部分cV=x2(1:row2/2,col2/2+1:col2); % cV是矩阵x2的右上角部分cH=x2(row2/2+1:row2,1:col2/2); % cH是矩阵x2的左下角部分cD=x2(row2/2+1:row2,col2/2+1:col2); % cD是矩阵x2的右下角部分function [cA,cD] = mydwt(x,lpd,hpd,dim)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 函数 [cA,cD]=MYDWT(X,LPD,HPD,DIM) 对输入序列x进行一维离散小波分解，输出分解序列[cA,cD]% 输入参数：x——输入序列；% lpd——低通滤波器；% hpd——高通滤波器；% dim——小波分解层数。% 输出参数：cA——平均部分的小波分解系数；% cD——细节部分的小波分解系数。% Copyright by Zou Yuhua ( chenyusiyuan ), original : 2007-11-10%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%cA=x; % 初始化cA，cDcD=[];for i=1:dim cvl=conv(cA,lpd); % 低通滤波，为了提高运行速度，调用MATLAB提供的卷积函数conv()dnl=downspl(cvl); % 通过下抽样求出平均部分的分解系数cvh=conv(cA,hpd); % 高通滤波 dnh=downspl(cvh); % 通过下抽样求出本层分解后的细节部分系数 cA=dnl; % 下抽样后的平均部分系数进入下一层分解 cD=[cD,dnh]; % 将本层分解所得的细节部分系数存入序列cDendfunction y=downspl(x)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 函数 Y=DOWMSPL(X) 对输入序列进行下抽样，输出序列 Y。% 下抽样是对输入序列取其偶数位，舍弃奇数位。例如 x=[x1,x2,x3,x4,x5]，则 y=[x2,x4].% Copyright by Zou Yuhua ( chenyusiyuan ), original : 2007-11-10%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%N=length(x); % 读取输入序列长度M=floor(N/2); % 输出序列的长度是输入序列长度的一半（带小数时取整数部分）i=1:M;y(i)=x(2*i); —— 图示讨论1、小波分解的行、列变换过程（使用Haar小波）% 行变换代码[row,col]=size(x); % 读取输入矩阵的大小for j=1:row % 首先对输入矩阵的每一行序列进行一维离散小波分解 tmp1=x(j,:); [ca1,cd1]=mydwt(tmp1,Lo_D,Hi_D,1); % tmp1 长度为 row ，滤波器长度为 lnf ，则 [ca1,cd1] 的总长为 ( row + lnf -1 ) x1(j,:)=[ca1,cd1]; % 将分解系数序列存入缓存矩阵 x1 中end 行变换的结果图示： 可见，行变换将图像矩阵分为左右两部分，左边是平均系数，右边是细节系数，并且由图可见细节系数是垂直性的，属于 vertical detail。% 列变换代码[row1,col1]=size(x1); % row1=row + lnf -1, col1=col+lnf-1for k=1:col1 % 再对缓存矩阵 x1 的每一列序列进行一维离散小波分解 tmp2=x1(:,k); [ca2,cd2]=mydwt(tmp2,Lo_D,Hi_D,1); x2(:,k)=[ca2,cd2]"; % 将分解所得系数存入缓存矩阵 x2 中end 列变换的结果图示： 列变换后,所得矩阵就是一级小波变换的结果，可分为4部分：左上角的平均系数 cA、右上角的垂直细节系数 cV、左下角的水平细节系数 cH、右下角的对角线细节系数 cD。则 mydwt2 的输出序列是 [cA,cV,cH,cD]。不过，我不大理解的是，一般教材和Matlab的说明文档都是把系数序列按这样的次序列出的：[cA,cH,cV,cD] ，即先水平后垂直，在显示时，水平细节在右上角，垂直细节在左下角。2、小波分解的结果（1）Haar 小波，2级分解（2）Bior3.7 小波，2级分解

首先应明白连续或不连续多指数学的概念而已，应用中的信号都是离散的，只是你的采样足够高就可认为是连续的，所以小波变换中关心的是点数问题，而不关心信号是否连续。对于CWT或DWT其连续与否不是指分析信号，而是你说的a或b的问题，但你仍可以借鉴上面对于信号连续的理解。CWT中a是连续的，b其实就是点数，也可认为是连续的。最早的DWT是没有mallat算法的，那时a是以2的幂次方变化离散，b却是连续变化的，即二进小波变换。这种变换很鸡肋，还不如直接做CWT。DWT的应用之所以远远多于CWT就是引入了mallat算法，好处是终于可以分解和重构信号了，这种方式对信号特征的研究非常有利。DWT的核心思想其实就是CWT引出的伸缩和平移的概念，a以2的幂次方变化实现了小波的伸缩，b通过下抽样实现了小波的平移。从实际应用中进行小波变换的目的和效果来看，cwt中2/4/8/16/32的小波系数结果应该对应DWT中的阶次（层数）1/2/3/4/5的小波细节系数（或更准确的是重构后的小波细节，因为cwt的系数个数是不变的等于原信号长度，但DWT细节系数是每层近似减半的，重构后才会等长，b也是姑且认为是减半的不连续吧）。再追问吧，第二问题可能更多，我尽量精简。哎，干嘛要把问题写在一起，这就是麻烦啊，你必须追问我才能再写！

你好呀，我对Matlab的混合编程也很感兴趣，我们可以交流一下，不过你的代码不全呀，MyFunctionCacu类具体是如何构造的

供参考： lev=5; [c,l]=wavedec(x,lev,wname); sigma=wnoisest(c,l,1); alpha=2; thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha) [thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha) xd1=wdencmp("gbl",c,l,wname,lev,thr1,"s",1); [xd2,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp("lvd",c,l,wname,lev,thr2,"h"); [thr,sorh,keepapp]=ddencmp("den","wv",x) xd3=wdencmp("gbl",c,l,wname,lev,thr,"s",1); subplot(411);plot(x);title("原始信号","fontsize",12); subplot(412);plot(xd1);title("使用penalty阈值降噪后信号","fontsize",12); subplot(413);plot(xd2);title("使用Birge-Massart阈值降噪后信号","fontsize",12); subplot(414);plot(xd3);title("使用缺省阈值降噪后信号","fontsize",12);s=[-1.58 0.42 0.46 0.78 -0.49 0.59 -1.3 -1.42 -0.16 -1.47 -1.35 0.36 -0.44 -0.14 1 -0.5 -0.2 -0.06 -0.6 0.42 -1.52 0.51 0.76 -1.5 0.16 -1.29 -0.65 -1.48 0.6 -1.65 -0.55]; [C,L]=wavedec(s,1,"db3"); ca1=wrcoef("a",C,L,"db3",1); x1=ca1 ;[C,L]=wavedec(s,2,"db3"); ca2=wrcoef("a",C,L,"db3",2); x2=ca2 ;[C,L]=wavedec(s,3,"db3"); ca3=wrcoef("a",C,L,"db3",3); x3=ca3 ;[C,L]=wavedec(s,4,"db3"); ca4=wrcoef("a",C,L,"db3",4); x4=ca4 ;cg = wrcoef("a",C,L,"sym5",1); x5=cg;p=1:31; subplot(6,1,1);plot(p,s);ylabel("s"); subplot(6,1,2);plot(p,x1);ylabel("ca1"); subplot(6,1,3);plot(p,x2);ylabel("ca2"); subplot(6,1,4);plot(p,x3);ylabel("ca3"); subplot(6,1,5);plot(p,x4);ylabel("ca4") subplot(6,1,6);plot(p,x5);ylabel("ca5") %加入的重构，是不是你要的？

离散小波变换变换采用普通二进小波变换系数都是减少一半的，没有见到哪个教材变换后，每一层的系数都是不变的。wavemenu小波工具箱进行变换在离散小波变换时，每一层的系数也是减少一半的，你看到是每一层变换后的小波系数重构的结果，其元素个数是和原数据大小相等的，其原因是重构过程进行了插值。除非采用离散平稳小波变换（SWT），那样变换后每一层的系数才是不变的。顺便说一句，小波变换的系数通常对分析信号没有意义，有时还是虚数，连图都成不了，只有通过重构（小波逆变换）才能变成有实际意义的结果。

l和1弄混了，改过来就好，如gb1

Press the "Start" button to see a demonstration of denoising tools in the Wavelet Toolbox. This demo uses Wavelet Toolbox functions. % Set signal to noise ratio and set rand seed. sqrt_snr = 3; init = 2055615866; % Generate original signal and a noisy version adding % a standard Gaussian white noise. [xref,x] = wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % Denoise noisy signal using soft heuristic SURE thresholding % and scaled noise option, on detail coefficients obtained % from the decomposition of x, at level 5 by sym8 wavelet. % Generate original signal and a noisy version adding % a standard Gaussian white noise. lev = 5; xd = wden(x,"heursure","s","one",lev,"sym8"); % Denoise noisy signal using soft SURE thresholding. xd = wden(x,"rigrsure","s","one",lev,"sym8"); % Denoise noisy signal using fixed form threshold with % a single level estimation of noise standard deviation. xd = wden(x,"sqtwolog","s","sln",lev,"sym8"); % Denoise noisy signal using fixed minimax threshold with % a multiple level estimation of noise standard deviation. xd = wden(x,"minimaxi","s","sln",lev,"sym8"); % If many trials are necessary, it is better to perform % decomposition one time and threshold it many times : % decomposition. [c,l] = wavedec(x,lev,"sym8"); % threshold the decomposition structure [c,l]. xd = wden(c,l,"minimaxi","s","sln",lev,"sym8"); % Load electrical signal and select a part. load leleccum; indx = 2600:3100; x = leleccum(indx); % Use wdencmp for signal de-noising. % find default values (see ddencmp). [thr,sorh,keepapp] = ddencmp("den","wv",x); % denoise signal using global thresholding option. xd = wdencmp("gbl",x,"db3",2,thr,sorh,keepapp); % Some trial examples without commands counterpart. % Rand initialization: init = 2055615866; % Square root of signal to noise ratio: sqrt_snr = 5; % [xref,x] = wnoise(1,11,sqrt_snr,init); % Some trial examples without commands counterpart (more). % Rand initialization: init = 2055615866; % Square root of signal to noise ratio: sqrt_snr = 4; % [xref,x] = wnoise(2,11,sqrt_snr,init); % Some trial examples without commands counterpart (more). % Rand initialization: init = 2055615866; % Square root of signal to noise ratio: sqrt_snr = 3; % [xref,x] = wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % Some trial examples without commands counterpart (more). % Rand initialization: init = 2055615866; % Square root of signal to noise ratio: sqrt_snr = 3; % [xref,x] = wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % Some trial examples without commands counterpart (more). % Rand initialization: init = 2055615866; % Square root of signal to noise ratio: sqrt_snr = 3; % [xref,x] = wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % Some trial examples without commands counterpart (more). % Rand initialization: init = 2055615866; % Square root of signal to noise ratio: sqrt_snr = 3; % [xref,x] = wnoise(3,11,sqrt_snr,init);

用MATLAB对一语音信号进行小波分解，然后对其各层系数进行处理以达到小波抑制的目的，重构处理后的信号，画出波形分析。%装载原始信号load sumsin;s=sumsin;%==============================%设置小波名并利用coif3小波进行4层分解w="coif3";maxlev=4;[c,l]=wavedec(s,maxlev,w);newc=c;%==============================%将分解后的第三、四层细节系数值为0newc=wthcoef("d",c,l,[3,4]);%==============================%在原始信号的时间区间[400，600]内将第一层细节系数值为0%并且将其他系数进行衰减，求出第一层系数起始点和终止点的%索引值k=maxlev+1;first=sum(l(1:k-1))+1;last=first+l(k-1);indd1=first:last;%==============================%将系数除以3，进行信号衰减newc(indd1)=c(indd1)/3;%==============================%在区间[400，600]上求出第一层系数索引indd1=(first+400/2):(first+600/2);%==============================%将该索引值置为0newc(indd1)=zeros(size(indd1));%==============================%将第二层中相应于原始信号t=500的时间点处的系数置为4k=maxlev;first=sum(l(1:k-1))+1;newc(first+500/2^2)=4;%==============================%综合修改后的分解结构synth=waverec(newc,l,w);%==============================%用图示出上述修改结果subplot(2,2,1);plot(s);title("原始信号");subplot(2,2,2);plot(c);title("coif3小波分解后的系数");subplot(2,2,3);plot(synth);title("小波抑制后的信号");subplot(2,2,4);plot(newc);title("修改后的小波分解系数");转自 http://captainandboat.spaces.live.com/blog/cns!9A3607F7808D2D0D!168.entry2. 用MATLAB实现对一特定信号用不同小波进行分解，提取各层的高低频系数，画出各系数波形，并重构。代码:t=0:1:100*pi;s=sin(3*t)+sin(0.3t)+sin(0.03t);subplot(6,2,1);plot(s);title("原始信号s");%====================================%对s进行小波分解：db3 5层[c,l]=wavedec(s,5,"db3");%====================================%提取小波分解的低频系数a5=appcoef(c,l,"db3",5);a4=appcoef(c,l,"db3",4);a3=appcoef(c,l,"db3",3);a2=appcoef(c,l,"db3",2);a1=appcoef(c,l,"db3",1);%====================================%提取小波分解的各层高频系数d5=detcoef(c,l,5);d4=detcoef(c,l,4);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1); %====================================%绘出各系数的图形subplot(6,2,3);plot(a5);Ylabel("a5");subplot(6,2,5);plot(a4);Ylabel("a4");subplot(6,2,7);plot(a3);Ylabel("a3");subplot(6,2,9);plot(a2);Ylabel("a2");subplot(6,2,11);plot(a1);Ylabel("a1");subplot(6,2,4);plot(d5);Ylabel("d5");subplot(6,2,6);plot(d4);Ylabel("d4");subplot(6,2,6);plot(d3);Ylabel("d3");subplot(6,2,8);plot(d2);Ylabel("d2");%====================================%重构信号ss1=waverec(c,l,"db1");subplot(5,2,9);plot(s1);Ylabel("s1");%====================================%下面用小波‘coif3"重复上述过程[c,l]=wavedec(s,3,"coif3");a3=appcoef(c,l,"coif3",3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);subplot(5,2,2);plot(a3);Ylabel("a3");subplot(5,2,4);plot(d3);Ylabel("d3");subplot(5,2,6);plot(d2);Ylabel("d2");subplot(5,2,8);plot(d1);Ylabel("d1");s2=waverec(c,l,"coif3");subplot(5,2,10);plot(s2);Ylabel("s2");

没细看，不过最明显的错误是wavedec函数是做DWT的，而Morlet小波是不具有有限冲激响应滤波器和尺度方程的小波，它是没法做DWT的，它只能做CWT或是用它的复数形式CMorlet小波做CCWT，所以是wavedec函数不能使用"morl"小波基的问题，换其它7种能做DWT的小波基试试吧！另外，你那语句是做3层分解的，不是4层。

相关工具包没有安装,我的就没啥事可以得到以下WAVEDEC Multi-level 1-D wavelet decomposition. WAVEDEC performs a multilevel 1-D wavelet analysis using either a specific wavelet "wname" or a specific set of wavelet decomposition filters (see WFILTERS). [C,L] = WAVEDEC(X,N,"wname") returns the wavelet decomposition of the signal X at level N, using "wname". N must be a strictly positive integer (see WMAXLEV). The output decomposition structure contains the wavelet decomposition vector C and the bookkeeping vector L. For [C,L] = WAVEDEC(X,N,Lo_D,Hi_D), Lo_D is the decomposition low-pass filter and Hi_D is the decomposition high-pass filter. The structure is organized as: C = [app. coef.(N)|det. coef.(N)|... |det. coef.(1)] L(1) = length of app. coef.(N) L(i) = length of det. coef.(N-i+2) for i = 2,...,N+1 L(N+2) = length(X). See also dwt, waveinfo, waverec, wfilters, wmaxlev. Reference page in Help browser doc wavedec你可以重装的全的或者下个小波的工具包set path设置下路径就行了

以下是一个基于小波变换的 MATLAB 图像增强代码示例：% 读入原始图像I = imread("lena.png");% 将图像转换为灰度图像if size(I, 3) == 3I = rgb2gray(I);end% 对图像进行小波变换[C, S] = wavedec2(I, 2, "db4");% 提取小波系数H = wrcoef2("h", C, S, "db4", 1);V = wrcoef2("v", C, S, "db4", 1);D = wrcoef2("d", C, S, "db4", 1);% 将水平、垂直、对角小波系数合并W = cat(3, H, V, D);% 对小波系数进行增强for i = 1:3W(:, :, i) = adapthisteq(W(:, :, i), "NumTiles", [8 8], "ClipLimit", 0.005);end% 将增强后的小波系数合并I_enhanced = waverec2(W, S, "db4");% 显示原始图像和增强后的图像subplot(1, 2, 1); imshow(I); title("原始图像");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。然后，对这些小波系数进行直方图均衡化增强，并将增强后的小波系数合并。最后，使用小波反变换将增强后的小波系数合成为增强后的图像，并将原始图像和增强后的图像显示在同一窗口中。注意，这只是一个基本示例，可以根据需要进行修改和调整。

【原始代码】[c, s] = wavedec(x, lev, wname);【修改为】[c, s] = wavedec2(x, lev, wname);【原因】你用1维小波还是2维小波？因为是图片，所以应该用2维。就这么简单。qihongshao@163.com免费解答。

生活中需要对一些图像进行处理，比如压缩，去噪，图像增强，图像锐化与钝化，图像融合，图像的分解等，以便对于图像的成分，边缘等细节信息有更加深刻的认识，小波分析由于其固有的时频特性，既可以对图像进行时域分析，也可以对图像进行频率分析，这使得小波分析在图像处理中得到了广泛的应用，本节对其中一些图像处理功能及函数进行讲解：wavedec2函数用于对图像进行二维小波分解，其函数调用格式如下：[c,l]=wavedec2(X,n,"wname");其中,X表示原始图像，n表示分解层数，wname表示小波函数，c表示各层系数，l表示各层系数对应的长度ddencmp用于得到全局阀值，其调用格式如下：[thr,sorh,keepapp]=ddencmp(‘cmp","wp",X);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp(‘cmp","wv",X);其中cmp表示压缩，wp表示小波包，wv表示小波，X表示原始信号，thr表示阀值，sorh表示阀值类型，s表示软阀值，h表示硬阀值,keepapp=1表示保持近似系数不变wdencmp用于对数据或图像进行阀值去噪或压缩，其调用格式如下：[xcomp,c1,l1,perf0,perfl2]=wdencmp(‘gbl",c,l,"wname",n,thr,sorh,keepapp);glb表示利用全局阀值，perf0表示恢复比，perfl2表示压缩比示例：利用二维小波对图像进行压缩编写对应的m文件如下： clc; load woman; subplot(1,2,1) imshow(X,map); title("原始图像"); [c,l]=wavedec2(X,3,"sym4");%%获取全局阀值%% [thr,sorh,keepapp]=ddencmp("cmp","wp",X); [xcmp,c1,l1,perf0,perfl2]=wdencmp("gbl",c,l,"sym4",3,thr,sorh,keepapp); subplot(1,2,2) imshow(xcmp,map); title("压缩后图片");程序运行结果如下图：小波变换用与图像去噪，噪声会影响图像处理的输入，采集，处理的各个环节及输出结果等全过程，因此对于图像的噪声处理是一个不可忽略的重要的问题，去噪已经成为图像处理中不可或缺的一部分示例：对图像进行二维小波去噪编写对应的m文件如下： load julia;%%产生噪声信号%% init=3718025452; rand("seed",init); xnoise=X+8*rand(size(X)); colormap(map); subplot(1,3,1) imshow(X,map); title("原始信号") subplot(1,3,2) imshow(xnoise,map); title("含有噪声的信号");%%获取全局阀值%% [thr,sorh,keepapp]=ddencmp("den","wp",xnoise); [xden,c1,l1]=wdencmp("gbl",xnoise,"sym4",3,thr,sorh,keepapp); subplot(1,3,3) imshow(xden,map); title("去除噪声后信号");程序运行结果如下图：小波分析用于图像增强，图像增强是对图像进行一定处理，使图像比原图更加清晰，视觉效果更好。示例：利用小波分析对图像进行增强编写对应的m文件如下： clc; load facets; subplot(1,2,1) imshow(X,map); title("原始信号"); [c,l]=wavedec2(X,3,"sym4"); sizec=size(c); fori=1:sizec(2) if(c(i)>250) c(i)=2*c(i); else c(i)=0.5*c(i); end end y=waverec2(c,l,"sym4"); subplot(1,2,2) imshow(y,map); title("增强图像");程序运行结果如下图：图像钝化图像的钝化可以在时域中，也可以在频域中，在时域中处理较为简单，只需要加一个平滑滤波器，使图像中每个点与其邻点做平滑处理即可，在此主要说明图像钝化在频域中的处理。图像钝化是为了突出低频信息，弱化高频信息。示例：对图像进行频域钝化处理，编写对应的m文件如下： load chess; subplot(1,2,1) imshow(X,map); title("原始图像"); [c,l]=wavedec2(X,3,"db4"); sizec=size(c); fori=1:sizec(2) if(c(i)>280) c(i)=c(i)*2; else c(i)=c(i)*0.5; end end y=waverec2(c,l,"db4"); subplot(1,2,2) imshow(y,map); title("采用小波方法钝化图像");程序运行结果如下图：图像锐化，与图像钝化刚好相反，是为了突出高频信息，弱化低频信息，从快速变化的成分中分离出系统边界成分，以便进一步识别或者分割等操作。示例：对图像进行锐化处理编写对应的m文件如下： load chess; subplot(1,2,1) imshow(X,map); title("原始图像"); [c,l]=wavedec2(X,3,"db5"); sizec=size(c);%%突出高频信息，弱化低频信息%% fori=1:sizec(2) if(abs(c(i))<280) c(i)=c(i)*2; else c(i)=c(i)*0.5; end end y=waverec2(c,l,"db5"); subplot(1,2,2) imshow(y,map); title("采用小波方法锐化图像");程序运行结果如下图：小波分析用于图像融合图像融合是将同一图像的两个部分或者不同图像合成一张图，以便合成之后的图形比原来更容易理解。示例：利用二维小波变换将两幅图像融合在一起编写对应的m文件如下： clear all; load bust; X1=X; map1=map; load woman; X2=X; map2=map; subplot(1,3,1) imshow(X1,map1); title("第一幅图像"); subplot(1,3,2) imshow(X2,map2); title("第二幅图像");%%对第二幅图形低频部分和高频部分进行处理%% fori=1:256 forj=1:256 if(X2(i,j)>120) X2(i,j)=X2(i,j)*2; else X2(i,j)=X2(i,j)*0.5; end end end [c1,l1]=wavedec2(X1,3,"sym4"); [c2,l2]=wavedec2(X2,3,"sym4");%%对图像进行融合%% c=c1+c2;%%减少图像的亮度%% c=c*0.5; y=waverec2(c,l1,"sym4"); subplot(1,3,3) imshow(y,map2); title("融合后图像");程序运行结果如下图：小波分析用于图像分解对图像分解的目地在于可以更好的观察图像的细节，对图像做出更好的判断,swt2函数用于对图像进行分解，其调用格式如下：[sa,sh,sv,sd]=swt2(X,N,"wname");其中sa，sh,sv,sd分别表示近似系数，水平系数，竖直系数，对角系数，x分解图像，N分解的层数，wname表示小波基名称示例：对图像进行分解编写对应的m文件如下： clear all; load woman; [sa,sh,sv,sd]=swt2(X,3,"db3"); s=1; fori=1:3 subplot(3,4,s) image(wcodemat(sa(:,:,i),192)); title(["第",num2str(i),"层近似系数"]); subplot(3,4,s+1) image(wcodemat(sh(:,:,i),192)); title(["第",num2str(i),"层水平系数"]); subplot(3,4,s+2) image(wcodemat(sv(:,:,i),192)); title(["第",num2str(i),"层竖直系数"]); subplot(3,4,s+3) image(wcodemat(sd(:,:,i),192)); title(["第",num2str(i),"层对角系数"]); s=s+4; end程序运行结果如下图：

根据噪音的特征，有两种主要的滤噪信号处理技术：频率域和时空域(time-space domain methods)。如果噪音和有效信号在频率域上具有不同的区域，那么通常使用频率域滤噪方法，比如低通滤波、带通滤波等等。另外一种，如果噪音分布在整个频率域范围内，那么通过常规的选择频率带宽的方法就不能有效的过滤噪音，instead，一种基于噪音统计特征的状态空间方法被使用，这种在时间域上的过滤设计的例子有：Wiener filter, Kalman filter, Savitzky-Golay filter等等。[c,l]=wavedec(s,3,"db1");[thr,sorh,keepapp]=ddencmp("den","wv",s);s2=wdencmp("gbl",c,l,"db1",3,thr,sorh,keepapp);%默认阈值去噪 db1，是yi，不是L；gbl，是L，不是yi[c,l]=wavedec(s,3,"db1");ca3=appcoef(c,l,"db1",3);cd3=detcoef(c,l,3);cd2=detcoef(c,l,2);cd1=detcoef(c,l,1);cdd3=zeros(1,length(cd3));cdd2=zeros(1,length(cd2));cdd1=zeros(1,length(cd1));c1=[ca3 cdd3 cdd2 cdd1];s1=waverec(c1,l,"db1");

供参考： lev=5; [c,l]=wavedec(x,lev,wname); sigma=wnoisest(c,l,1); alpha=2; thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha) [thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha) xd1=wdencmp("gbl",c,l,wname,lev,thr1,"s",1); [xd2,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp("lvd",c,l,wname,lev,thr2,"h"); [thr,sorh,keepapp]=ddencmp("den","wv",x) xd3=wdencmp("gbl",c,l,wname,lev,thr,"s",1); subplot(411);plot(x);title("原始信号","fontsize",12); subplot(412);plot(xd1);title("使用penalty阈值降噪后信号","fontsize",12); subplot(413);plot(xd2);title("使用Birge-Massart阈值降噪后信号","fontsize",12); subplot(414);plot(xd3);title("使用缺省阈值降噪后信号","fontsize",12);s=[-1.58 0.42 0.46 0.78 -0.49 0.59 -1.3 -1.42 -0.16 -1.47 -1.35 0.36 -0.44 -0.14 1 -0.5 -0.2 -0.06 -0.6 0.42 -1.52 0.51 0.76 -1.5 0.16 -1.29 -0.65 -1.48 0.6 -1.65 -0.55]; [C,L]=wavedec(s,1,"db3"); ca1=wrcoef("a",C,L,"db3",1); x1=ca1 ;[C,L]=wavedec(s,2,"db3"); ca2=wrcoef("a",C,L,"db3",2); x2=ca2 ;[C,L]=wavedec(s,3,"db3"); ca3=wrcoef("a",C,L,"db3",3); x3=ca3 ;[C,L]=wavedec(s,4,"db3"); ca4=wrcoef("a",C,L,"db3",4); x4=ca4 ;cg = wrcoef("a",C,L,"sym5",1); x5=cg;p=1:31; subplot(6,1,1);plot(p,s);ylabel("s"); subplot(6,1,2);plot(p,x1);ylabel("ca1"); subplot(6,1,3);plot(p,x2);ylabel("ca2"); subplot(6,1,4);plot(p,x3);ylabel("ca3"); subplot(6,1,5);plot(p,x4);ylabel("ca4") subplot(6,1,6);plot(p,x5);ylabel("ca5") %加入的重构，是不是你要的？

这种明显是宗教歧视大乘小乘，临济曹洞只有思想分歧，并无高下之别

《狄仁杰之神都龙王》的结局是狄仁杰、沙陀忠、尉迟真金联手在蝙蝠岛击杀东岛首领霍义，返程途中在水中毒杀霍义豢养的海兽“鳖皇”；公子元镇带银睿姬远走他乡。剧情简介：唐高宗末年，高宗（盛鉴饰）与武则天（刘嘉玲饰）力排众议出兵攻打敌国，岂料舰队出海遭遇事故损失惨重。年少狄仁杰（赵又廷饰）初到洛阳便卷入掳掠花魁银睿姬一案，几经破折解救银睿姬（杨颖饰）并获得大理寺卿尉迟真金（冯绍峰饰）信任，携尉迟与沙陀忠（林更新饰）一同查办龙王案，而睿姬昔日情郎元镇（金泛饰）则成为破案关键。与此同时一些有关皇族的安危的阴谋接连而至，洛阳城陷入一片危机四伏中。角色介绍1、狄仁杰演员：赵又廷21岁，刚刚踏入官场，前往大理寺报到任职时，阻止了一群强盗抢掳花魁，意外卷入了水怪劫掳案。后凭借唇读术、狄式推理等出众的专业技能，获得了皇后武则天的信任，委以钦差大臣重任彻查龙王案。而后联合大理寺卿尉迟真金和狱医沙陀忠解开了蛊毒之谜，共同大破龙王案。获得皇帝御赐亢龙锏。2、尉迟真金演员：冯绍峰大理寺卿，有西域血统，拥有红发碧眼。不仅办案得力，而且武功盖世，可谓唐朝第一打架高手。与狄仁杰的关系微妙，既赏识他的才智，也同为官场竞争对手。在龙王案中，两人一智一勇联手合作，加上沙陀忠的辅助，终于令龙王案水落石出，而尉迟真金也成为神探狄仁杰的最佳拍档。

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以禅喻诗的《沧浪诗话》张晶第一节方法论意义：以禅喻诗“以禅喻诗”，不是孤立的文论现象，而是有着广泛基础的。宋代诗人、诗论家借参禅来谈诗的大有人在。前面举过的吴可、龚相的《学诗诗》以及韩驹的《赠赵伯鱼》诗都是“以禅喻诗”的典型例子。苏轼以参禅比拟对诗作审美鉴赏，“暂借好诗消永夜，每逢佳处辄参禅”（《夜直玉堂携李之仪端叔诗百余首读至夜半书其后》）。南宋赵蕃也有论诗绝句三首：“学诗浑似学参禅，识取初年与暮年。巧匠曷能雕朽木，燎原宁复死灰燃。”“学诗浑似学参禅，要保心传与耳传。秋菊春兰宁易地，清风明月本同天。”“学诗浑似学参禅，束缚宁论句与联。四海九州何历历，千秋万岁孰传传”。从这些诗篇中可以看到“以禅喻诗”在宋代是一种并不罕见的论诗方法，这与当时士大夫们的禅悦之风是有密切联系的。但是，一般的“以禅喻诗”还没有上升为系统的理论。南宋严羽集“以禅喻诗”之大成，并以明确的理论意识使用这种方法。在《诗辨》篇中，严羽宣称“故予不自量度，辄定诗之宗旨，且借禅以为喻，推原汉魏以来，而截然谓当以盛唐为法。虽获罪于世之君子，不辞也。”作者在这里明确地提示出自己论诗的方法。在《答吴景仙书》中，他又直接表明自己的论诗方法曰：“以禅喻诗，莫此亲切”。可见，严羽是在高度自觉的前提下运用“以禅喻诗”的方法的。之所以严羽集“以禅喻诗”之大成，在于他有意识地借禅学范畴，以建立自己的诗学思想体系。尽管在他借用禅的术语时发生了一些舛误，因而授人以口实，但他建构自己诗学体系的目的基本是实现了。“以禅喻诗”的系统性，主要表现在《诗辨》篇中。如第四节云：

具备男女性生殖器而不完全发育的人为阴阳人。 　　确定是阴阳人，除了要检查内外生殖器外，还必须做内分泌和染色体检查，以确定是男性假两性畸形，还是女性假两性畸形。 一旦诊断明确，应尽早进行手术治疗和激素治疗，从而减少畸形给患者带来的痛苦。 　　真阴阳人是不可能生育的。　　假阴阳人畸形严重也不能生育，此类人的睾丸不能产生正常数量及质量的精子，也不能使卵子受精。　　个别畸形较轻，经手术整复后，有希望恢复生育能力。　　“阴阳人”作为人类一种特殊的现象，它的出现是一种什么样的状态，是否可以医治，应该怎样医治？　　首先，“阴阳人”分两种，一种是真阴阳人，一种是假阴阳人。真阴阳人他(她)的体内有xy和xx两组染色体，具备男女两种生理功能；假阴阳人的体内则只有一组染色体，虽然其体外有另一性别的特征，但是不具备男女两种生理功能。　　对于真、假两种阴阳人都可以医治，但是应该及早发现和治疗。特别是真阴阳人，及早发现后，医生可以根据其生理情况，选择一种发育较好的生理功能进行治疗，将其多余的器官去掉，或将其不完备的器官进行修复。这样，有利于他(她)的发育和成长，让其享受一个正常人的生活和权利。

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分类: 社会/文化 解析: 两性畸形可以是性染色体异常所引起，也可以是性腺发育异常所致，还可以是胎儿期的内分泌异常而产生的。表现为性器官的发育异常，俗称两性人、雌雄人、阴阳人。两性畸形分两种，即真性与假性。 真两性畸形也就是在同一个人体内有有男女两种性腺，就是既有男性的性腺(睾丸)，又有女性的性腺(卵巢)，可以是一侧性腺为睾丸，另一侧性腺为卵巢，也可以在一个性腺内有睾丸及卵巢两种组织。外生殖器官为混合型。但无论内、外生殖器官均可见到男性、女性发育程度不同的多种变异。但这种病罕见。 另—种为假性两性畸形，就是在同一个人体内只有一种性腺，而其外生殖器的形态与异性相似。男性假两性畸形者，两侧性腺均为睾丸，而外生殖器与女性相似，有不同程度发育的 *** ，阴囊下垂退缩似大 *** ， *** 很小如 *** ，尿道下裂等。女性假两性畸形者有女性性腺卵巢，而外生殖器呈男性型， *** 肥大似 *** ， *** 融合为阴囊。 诊断上应详细询问病史、家族史；除检查内、外生殖器外，还应检查血、尿中激素含量、性染色体；如仍不能确诊则应剖腹探查或行腹腔镜检查并做性腺活组织检查，以便正确诊断后及早治疗。 两性畸形性别的判定比较复杂，易把男性当作女性，或把女性当作男性。患者本人也自以为是异性，家长、家属、邻里、社会也将他(她)当作异性来培养或对待。随着年龄增长，青春期的到来，第二性征的异常发育明显，不仅患者本人感到苦恼，也给家庭、社会带来麻烦，如选择职业、决定婚姻、服兵役等。有时还涉及到法律问题，如婚姻纠纷、性犯罪、运动员的性别鉴定等。 治疗应按社会教养、本人希望及畸形程度来确定性别。如性腺为睾丸，社会性别为女性，则应切除睾丸，补充雌激素，使 *** 及生殖器发育。但要考虑到即使手术及用性激素也不一定能完全代替性腺功能；故需要在手术前特别慎重，以免再引起新的烦恼。

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无奈宅在家的漫漫长假，煲剧成了必备节目。 《长安十二时辰》 重温起来，竟然发现了其中藏了不少彩蛋，其实在本剧之前，同题材同 历史 阶段的还有 徐克 导演的 《狄仁杰》系列 ，以及 陈凯歌 导演的 《妖猫传》 ，三部佳作都以盛唐为灵感，幻化出无数奢靡经典，其中更不乏相似之处，异曲同工，甚是妙哉。 其实，《长安》的“ 阙勒霍多大事件 ”早就在武则天时代的 《通天帝国》 里，就实实在在地预演了一回；而《长安》中屡次被提及的“ 花萼相辉楼 ”正是《妖猫传》里，李隆基为杨贵妃举办“ 极乐之夜 ”的地方… 打开时光机来回穿越，将这几番轮回的大唐幻术扯上关系，上演一出对照记，竟如此妙趣横生！ 《长安十二时辰》通篇都在揭开神秘“ 阙勒霍多 ”是何物的情节来铺陈！当然我们后来都知道，“阙勒霍多”就是狼卫嘴里安装了伏火雷麒麟臂的大灯楼！ 大灯楼是天宝三载的长安城万众瞩目的上元节吉祥物，同时也是危机四伏的定时炸弹，不光想要让圣人的性命危在旦夕，还可能会波及长安无数黎民百姓的生命…… 戏剧就是这么轮流转！话说“阙勒霍多事件”发生在玄宗李隆基时代的天宝三载，其实几十年前的武则天时代也有这么一出大戏上演！ 长安城天宝三载这看来神乎其神的“灯楼爆炸危机”，在武则天即将登基成为女帝那一年的洛阳城，就提前预演过了一回！ 徐克 导演的 《狄仁杰之通天帝国》 （2010）说的就是这么回事——不过那回不是灯楼，而是同样庞大伟岸的大雕像，被成为“ 通天浮屠 ”的武后雕像，与大明宫相邻，武后（刘嘉玲）可以随时仰视自己庞大的雕像。 浮华越有多奢靡，堕落得就越狠。这浮于尘世的伟岸大手笔工程都被暗势力利用，最终毁于一旦，甚至波及众生安危。无论是《长安》的大灯楼，还是《通天帝国》的浮屠像，都在一声崩裂之声中坍塌了…… 两出大戏的高潮简直有着惊人的相似度，只不过两出“预谋大戏”相差了几十年（两部戏也不过戈了9年时间），怎么那么快地淡忘了这惊天之痛呢？ 预谋大戏惊人相似，这大戏明里暗里的操控者的命运，也同样有着相似之处—— 《长安》张小敬 （雷佳音）本是个逆反上司的死囚，却被大案牍术选中，戴罪立功帮靖安司追查“阙勒霍多案”； 《通天帝国》狄仁杰 （刘德华）同样是身负谋逆之罪的囚犯，被国师附体的神鹿选中，重归正路帮武后调查浮屠自焚案。 连两人出场的囚犯造型都如出一辙，而且都是初遇办案人派来的男装女官——靖安司司承李必婢女 檀棋 （热依扎）和武则天贴身婢女 上官靖儿 （李冰冰），她们对死囚身份的张小敬/狄仁杰也都先是一脸嫌弃的神情，而后逐渐油然生出患难之情。 话说这俩大唐神探身边的女子，都是男装女装总相宜的侠女般存在——《长安》 檀棋 大部分时间都是利落男装，但后来乔装成严羽幻身边的婢女，小宫女的两坨式发髻也俏皮得很！《通天帝国》 靖儿 同样有着不同身份的装扮，男装时侠气飒爽，女装时温婉可人。两人发型服饰的细节都像一模子刻出来的一样。 《长安》“阙勒霍多”背后的男人 龙波 （周一围），明着的身份是灯楼设计师毛顺身边的贴身学徒、灯楼主监工，暗里是谋划“爆炸事件”的主帅，背负着第八团兄弟们的复仇大计，对大唐圣人不公平的皇权恨之入骨！ 《通天帝国》“浮屠自焚案”背后的男人 沙陀忠 （梁家辉），明着的身份是浮屠监工，暗里是图谋用浮屠毁掉大明宫的幕后操纵者，背负着无数为阻止武则天登基而牺牲志士的使命，对武后霸权简直仇视！ 话说，《通天帝国》中 沙陀忠×狄仁杰 本是一对惺惺相惜的同命兄弟，最终却殊途同归，两人重逢的一幕令人感动。 后来， 徐克 开启了“狄仁杰系列”前传走向拍了 《狄仁杰之神都龙王》 （2013），老狄×沙陀从中年的 刘德华×梁家辉 ，变成了少年版 赵又廷×林更新 ，重新把这段兄弟情逐渐展开，对比着看尤其逗趣。 大唐神童真的特别了不起！ 《长安》有22岁就掌管靖安司的少年神童司承 李必 （易烊千玺），少年老成、重情重义、沉着冷静、心思缜密、暗流周璇，为太子谋划未来，与老谋深算的右相林九郎对峙不相上下，与不良帅张小敬一文一武并肩为长安城上至圣人、下至黎民百姓的安危竞相奔走筹谋了整整十二个时辰… 阁主真心觉得， 易烊千玺 的团队很会帮他挑戏——即使他演技尚且稚嫩，但能加盟这么一部精致史诗大戏，演一个重中之重又那么适合他的大主角，又跟着一大票好戏前辈们飚戏，是如何地酣畅淋漓啊？真是不知道比那些不说人话的偶像剧强过几千几万倍啊！ 《通天帝国》也有一位神秘的神童——闭关在山林禁地之中的国师 陆离 ，虽然他算是暗中助力武后扼杀反对势力的喉舌，但当他亮相于狄仁杰面前时，竟是如此惊艳的一枚美少年！ 化身美少年的国师陆离是当时还在上大学的 陈晓 演的，无论侧颜还是特写，都有着“妖艳惑众”的惊艳感！阁主佩服，徐克真很会选人！ 后来我们都知道，美少年其实不过是靖儿经过易容术的障眼法而已——美少年陈晓经过特技变成 李冰冰 英气的脸，也是《通天帝国》的一处绝迹！ 同样是大唐题材的 《妖猫传》 （2017），依然少不了神童美少年的身影，只是这次充满了魔幻味道！白鹤少年 白龙 （刘昊然）+ 丹龙 （欧豪）是幻术大师的俩徒弟，从翩翩少年瞬间变成神奇白鹤，俨然就是极乐盛宴上绝美的一道风景！ 这对充满传奇感的白鹤少年后来分崩离析，痴恋杨贵妃的 白龙 最终放弃了变身白鹤的幻术技能，而是被迫附身于黑猫的身体之中，“黑化”后上演了一出妖猫复仇记。 说到重要发生地—— 花萼相辉楼 ，就不得不提到电影 《妖猫传》 （2017）！《长安》是实在的史诗剧，而《妖猫传》则是充满奇幻感的戏说片，两部大戏中的花萼相辉楼自然有着不同的味道。 《长安》的花萼楼是天宝三载那年的模样，格局和外景都很实，上元节夜宴也厚重许多；而《妖猫传》的花萼楼是为了天宝十五载的极乐之宴而为，充满了神奇的幻术之感，奢华精致了许多！ 花萼楼里的圣人/玄宗在天宝三载与十五载两个重要年份中，呈现出完全不同的精神状态。 《长安》初登花萼楼的 圣人 （冯嘉怡）威严端坐、气场十足，与太子党+和右相党之间大玩权谋 游戏 ；面对灯楼的危机而不自知的圣人，还固守自封为“神”！这与在 《妖猫传》 初登花萼楼中的 玄宗 （张鲁一）意气风发、不可一世的状态像极了，他甚至连安禄山这个当时最大的威胁都不放眼里！ 转瞬间沦落民间的圣人秒变落魄老头，一个时辰之前的“大神”顷刻间下了凡，甚至被误认为偷猪贼而被人人喊打……威严圣人秒变街头“逗比”，承担《长安》最终的所有笑点！ 话说这落魄圣人的模样，是不是在想大师 黑泽明 名作 《乱》 （1985）致敬呢？——像极了沦落人间的落魄老主公 秀虎 （仲代达矢）的造型和状态。也难怪，《长安》造型是出自黑泽明之女 黑泽和子 的手笔。 看过《长安》天宝三载的圣人老态的模样，再回头看《妖猫传》的玄宗造型，总嫌太年轻，但好歹后来也有个老年造型找补了下。 《长安》的 严羽幻 （徐璐）不过是个走过场的配角，她与圣人之间的“长恨歌”并没有机会吟唱，连两人同框机会都少得可怜！毕竟这是一出男人群戏，女人都是其中的绿叶罢了。 想要看正出儿“长恨歌”，要看回 《妖猫传》 ——玄宗对 杨贵妃 （张榕容）的爱是真是假，可要真心慢慢体会啦！ 对照看这两部大戏中的小配角，尤为精彩！ 《长安》的 郭利仕 （吕凉，第二任《济公》代言人）是助力太子党的大功臣，手腕技巧游刃有余，不卑不亢，是个难得的讨喜角色。而《妖猫传》的 高力士 （田雨，《夏洛特烦恼》田老师）过于脸谱化，依然是一副见风使舵的墙头草小人。 《长安》 陈玄礼 是圣人身边英勇无畏、保护圣人安危不惜一切的龙武军将领，最后几集出现与郭利仕间一文一武的对手戏相当精彩。 到了《妖猫传》， 陈玄礼 在安史之乱时已变成背叛玄宗的金吾卫，杨贵妃之死就拜他所赐！片中他只是客串两场戏的小角色——其实他就是 秦昊 演的金吾卫 陈云樵 的老爹。 大唐盛景真是让人眼花缭乱，尤其是欢娱场所更是一派繁华盛景。 话说《长安》百姓心中的大爱豆 许鹤子 （曲栅栅），当时被称为 红筹女 ，搁现在其实就是粉丝应援的流量大花！狄仁杰系列 《神都龙王》 的 花魁银睿姬 （杨颖Angelababy）就是武则天还是武后时代的妖艳“红筹女”啊！两枚“妖女”真是两樽实打实的花瓶，不过她们也的确为大唐民众增添了不少 娱乐 戏码。 大唐到底是否真的存在地下城呢？ 反正《长安》地下城就特别真实， 葛老 （杰曼·翰苏扮演，陈建斌配音）就是个威严存在——昆仑奴出身，逐渐长成地下城大佬，掌管着这座阴暗城市的所有大权，简直是“地下城圣人”。 《通天帝国》 地下城叫“鬼市”，终日无光，所有人都生活在水深火热之中。狄仁杰要找的人是一名身份神秘的 鬼医汪驴 （吴耀汉），他虽没葛老那么有权有势，但其医术堪称鬼才，擅于各种外来奇异医术，是鬼市的神奇存在。 其实汪驴真实身份是 太医王溥 （泰迪罗宾），鬼医样子不过是他用了易容术的障眼法。 《神都龙王》 的老狄×沙陀都从《通天帝国》的中年相变成了少年样，王溥也不例外地年轻了好多，由 陈坤 变了“逗比脸”客串。 所谓大唐盛世，当时的长安城也混杂着各种歪果仁。《长安》里有流落民间的波斯王子 伊斯 （伊利多斯）跟张小敬同仇敌忾，《通天帝国》开篇就迎来了参观通天浮屠的 罗马使者 。 《长安》有个令人仰慕的匠人 晁分 ，他是东瀛遣唐使 晁衡 的家仆，打得一手绝好的铁匠活儿，还为张小敬解决了麒麟臂的疑惑。 《妖猫传》的“阿部”（阿部宽），就是 历史 上著名东瀛遣唐使晁衡，东瀛原名 阿部仲麻吕 ——《长安》匠人晁分的主人。他在片中视大唐爱豆杨贵妃为终生偶像，他的日记为“后来者” 白乐天×空海 解开了“妖猫之谜”与“杨贵妃马嵬坡之死”的终极谜团。

1、消肿解毒木薯是我国植物图谱中收录的有毒植物，这种植物虽然有毒，但是其药用价值也不容忽视，木薯苦、寒、心经。主要的功效是消肿解毒，常用于痈疽疮疡，瘀肿疼痛，跌打损伤、外伤肿痛、疥疮、顽癣等症。2、补充营养全世界所产的木薯有将近65%是用与人类食物，热湿带低收入的农户家庭的主要食用作物。木薯富含淀粉，且木薯粉品质优良，其甜品种其块根可直接熟煮食用，亦可加工成木薯粉，木薯颗粒以及木薯干片等。扩展资料：虽然全球人民都爱木薯，但木薯的确有毒。木薯是一种生氰植物，其植株各器官中均含有2种生氰糖苷亚麻苦苷和百脉根苷，其中亚麻苦苷占95%左右，是主要生氰糖苷，一旦这些生氰糖苷与细胞中的β-葡萄糖苷酶水解酶接触，即可发生酶促反应，快速产生有毒的氰化物。当然，植物界中木薯并不是生氰植物的个例，还有其他形式的生氰糖苷，如苦杏仁苷、洋李苷、荚豆苷、蜀黍苷和亚麻苦苷等，它们存在于不同科属的植物细胞中。吃木薯避免中毒方法第一，绝对不能生吃木薯。一定要去皮蒸煮，因为木薯皮具有高毒性；第二，不要空腹食用木薯，不要喝煮木薯的水，也不要吃太多，毕竟木薯哪怕经过处理过后仍有微量毒素存在；第三，不要用铜锅煮食，因为木薯中的物质和铜容易形成氰化铜沉淀，沉淀过多时会分解，而分解产生的铜化物和氰化物均是有毒物质。参考资料来源：人民健康网-木薯有毒，喝奶茶能不能加珍珠？参考资料来源：百度百科-木薯

朋友，希望你去医院看看，也可以让有伤口的地方尽量干燥，撒点药粉就OK了，我的金龙就这样好起来的，希望你的鱼能好起来

以禅喻诗。《沧浪诗话》是严羽所著的一本中国古代诗歌理论和诗歌美学著作，严羽《沧浪诗话》论诗的主要方法是以禅喻诗。以禅喻诗开始于北宋苏轼、黄庭坚等人，严羽在《沧浪诗话》中改变了前人仅仅以参禅比喻学诗“工夫”的作法，直接以禅境比喻诗境，以参禅的“妙悟”喻对诗歌本质的领会。

方法吐下：1、首先吸一口烟，呼出尾部稀薄的烟。2、憋气，蓄势待发，手放脸颊两侧。3、咳出第一口烟，双手瞬间向前推。4、手掌展开，以极快的速度给烟圈一个作用力。5、将烟圈保持平衡后，缓慢在后面施加作用力。6、和单手推圈一样，先推出20厘米的距离。7、同时注意手掌与烟圈保持5厘米的平行距离。务必练好第一个圈，因为花式烟圈很考验烟圈的稳定性。8、推圈出来的瞬间，手掌稍稍向下推，然后手掌再向上保持平衡的高度。9、形成一种俯冲机的感觉，短距离的增加烟圈飞行的轨道。10、可以提高烟圈的稳定性，推出更大更圆的烟圈。

网络词阴阳人就是说话阴阳怪气。在网络上，阴阳怪气的意思就是说话有嘲讽的意味，虽然说的是好话，但是别人听着不舒服。网络语言有两种含义：一是指跟互联网及计算机技术与应用有关的术语和词汇；二是人们利用计算机互联网媒介进行交际与表达活动时所使用的语言。网络语言是伴随着网络的发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式。它以简洁生动的形式，一诞生就得到了广大网友的偏爱，发展神速。网络语言包括拼音或者英文字母的缩写。含有某种特定意义的数字以及形象生动的网络动画和图片，起初主要是网虫们为了提高网上聊天的效率或某种特定的需要而采取的方式，久而久之就形成特定语言了。网络上冒出的新词汇主要取决于它自身的生命力，如果那些充满活力的网络语言能够经得起时间的考验，约定俗成后我们就可以接受。而如果它无法经得起时间的考验，将很快的被网友抛弃。这类语言的出现与传播主要依存于网络人群，还有为数不少的手机用户。聊天室里经常能出现“恐龙、美眉、霉女、青蛙、囧男、东东”等网络语言。BBS里也常从他们的帖子里冒出些“隔壁、楼上、楼下、楼主、潜水、灌水”等词汇。QQ聊天中有丰富生动的表情图表，如一个挥动的手代表“再见，冒气的杯子表示喝茶。手机短信中也越来越多的使用“近方言词”，如“冷松”（西北方言，音lěng sóng，意为“竭尽”），等等。