可以用appcoef2和detcoef2从[C,S]中提取出4种分量。现在我想让C中的LL和HL为0，然后重构回C。该如何重构

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。

使用小波"wname"对信号X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中 [cA,cD]=dwt(X,"wname")中返回的cA，cD分别存放是信号的近似和细节 [C,L]=wavedec(X,N,"wname") 利用小波"wname"对信号X进行多层分解 A=appcoef(C,L,"wname",N) 利用小波"wname"从分解系数[C,L]中提取第N层近似系数 [C,L]=wavedec(X,1,"wname")中返回的近似和细节都存放在C中，即C=[cA,cD]，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度 DWT2是二维单尺度小波变换，其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解 DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,"wname") WAVEDEC2是二维多尺度小波分解 WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,"wname")，其中N为大于1的正整数 也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一层分解，而WAVEDEC2可以对输入矩阵X进行N层分解

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。

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？

很多想要自学UI设计的小伙伴，苦于没有好的学习计划、课程大纲，学习效果很不好，花了时间也没有将自己的知识体系建设全面。那自学UI设计到底应该如何学习呢？在讲学习流程之前，我们先来来简单介绍一下什么是UI设计以及UI设计的前景如何。因为只有你了解了UI设计之后，你才知道自己是否对其感兴趣，是否是真的愿意花时间和精力去学习。一、UI设计UI（UserInterface），中文名“用户界面”。Ps：（百度解释）UI是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。那互联网的这波浪，无论前浪，还是后浪都从未消停过。你经常看到“互联网+”这样的组合，通俗解释“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。在这其中，又与UI有什么紧密联系呢？把传统行业放到互联网上，肯定需要用一个界面来展示，哪怕只是一个简单的网页，而每一个互联网下的产品无论是PC端还是移动端，无论传统行业还是非传统行业，最终呈现都要以UI界面为依托，供用户使用查看。这其中又不仅要视觉产出，还要好的交互和用户体验。举个例子，说说我们平常不太关注的来电接听这回事。苹果手机在不锁屏的状态下，来电显示时，接电话在右边显示绿色，挂电话在左边显示红色。一般情况下右手拿电话，大拇指操作，绿色是接听电话，这是我们的常规操作，使用频率很高，所以在右边离大拇指更近，而挂电话频率不高所以在左边远一些。从色彩体验上分析，红色也有警示警告的作用，但如果红色按键和绿色按键换个位置，其实并不会影响视觉，但却不是一个好体验，可能随时都会有挂电话的误操作UI无处不体现在我们生活之中，无论大小，它都存在于你所看到的，你所触碰到的体验里。所以UI不单纯是美工，还要考虑到视觉效果和用户体验。而用户是很挑剔的，对视觉的需求和对体验的需求都在不断的发生变化和提高。所以这也造就了UI设计师这种不需要敲代码，但仍然可以拿高薪的互联网岗位。二、UI设计学习计划很多小伙伴没有严格的学习计划，导致于自学周期被自己拖得很长，所以自学UI设计，一定要制定适合自己的学习计划，严格按照学习计划去完成学习目标，才能获得最终的胜利。那每个人的学习能力和技能掌握情况不同，在这里分享一个零基础全天候以周划分的学习计划。希望你可以针对自己的情况，参考此计划为自己的量身打造UI设计自学计越简单的元素搭配，就越考察一个设计师的基础功，如果没有过硬的技术和扎实的基本功，就难以准确地传达产品自身调性和营销卖点。我们都知道创意思维对于设计师的重要性，却也不能忽略基本功对于设计师的必要性。只有坚持不断的负重训练，扎实美术功底，才能在日后的商业实战中轻松驾驭各种风格。第一周：手绘手绘的重点主要是培养学员的形体结构，光感、空间的关系，这算是一个审美培养的启蒙，时下最流行的矢量插画就和手绘密切相关。第二、三周：PS、AI基础软件的学习从零开始学习软件，需要用实际的案例去学习，这样更加容易上手，并且UI设计的学习并不是只是简单的学习软件工具，很多在人都以为UI设计只要会了PS、AI等就可以了，其实让通过实际的案例去了解设计背后的意义即设计思维、创意理解，才是更为重要的目的。但是只学思维也不行，我们也要加强设计的基本功，对软件完全的精通掌握，这是必须的。第四、五周:平面构成、Logo掌握平面设计中点、线、面，加以延伸到到Logo设计，Logo一方面是包括图形另一方面是包括字体，所以了解文字结构是非常基础的，以及如果这一阶段学的非常好，接Logo私单，价格高到不敢相信。并且logo品牌部分学习中，要会从Logo的形式、气质、基础属性、思维方式、以及标准制图等去深入学习。一个简单的图形通过形式的变形而演变出千变万化的造型，如此多的变化还怕设计不出Logo吗？举例：从形入手，一个圆可变实心的圆、可变空心的、可变半圆的还可变椭圆、半圆，那是不是就能联想到鸡蛋、煎蛋、荷包蛋、帽子、水杯呢？第六周：品牌Logo定稿以及VI手册设计这一周其重点是甲方思维思考设计，对，就是那个烦人的甲方爸爸，需要学习换位思考。整个第一阶段的学习内容都是非常基础的，目的是培养设计思维，正所谓懂用户所想，还不能设计出好产品？第七周：响应式网站、一屏式网站从案例来讲述网页设计的构成、颜色、字体、功能、按钮以及设计规范、排版规范。第八周：后台数据第九周：电商设计电商平台首页设计，每一个月各大购物平台都会有全站式的活动，活动主题都不一样，所以其实电商设计的人才缺口是非常大的。第十周：淘宝平台详情页、后台这一部分是可以自己去申请淘宝店、上架产品，任何学习都没有直接上手来得快。实操实练，自己去体会各大平台的规范，才会了解得更加清楚。第十一周:C4D、Banner进入3D训练啦，丰富视觉效果，提高就业竞争能力，多会一门技术，就多一些可能，这也是我们要为什么不断学习提升自己的原因。第十二周：用户体验、竞品分析、原型图本周开始设计APP，通过数据分析来做竞品分析，使用Axure来绘制APP的原型图。第十三周：图标有意思的图标也是完整APP设计的重要一环。第十四周：界面、胶囊通过标志性APP来讲弹窗页、闪动页。第十五周：界面设计继续完成APP，并学会切图、命名、标注、打包、交接（前端小哥哥、小姐姐打不打就看这周的学习内容了）第十六周：运营界面营销推广性的用户思维培养，把握用户的痛点提升整体运营界面，达到营销推广的目的。这一般都是通过突然跳出来的弹窗、闪屏等，比如促销性质的页面，增加了视觉感染力，促进了用户的点击。第十七周：交互动效学好AE动效会非常加分，因为它可以准确的传达出你的思路，演示你想要的表达的效果。这必将成为UI的流行趋势，不想要被市场淘汰，一定要继续学习啊！这一个阶段，可以尝试着手设计属于自己的APP，你可以选择自己喜欢的主题，没有局限性，这可以成为零基础转行的你的作品集内容哦。第十八周：前端大家都知道与UI设计师密切合作的是前端，那作为一个UI设计师，只有懂了前端，这样才会合作得更好，提升工作的效率。我们可以学习HTML5，学习CSS3等。虽然是以周划分，安排得满满当当，这样学习流程适合大多数零基础的小伙伴，每周的内容如果学习的不扎实，可以适当停留脚步，因为每个人的学习能力不同，学习掌握情况不同。一定要将知识学扎实，一步一个脚印的往前走，才能真正将UI设计知识掌握牢靠。

冯绍峰饰演的尉迟真金疑似黑化，林更新饰演的沙陀忠面对强大危机无法施力，阮经天、马思纯饰演的圆测、水月来意不善，更有武则天逼迫狄仁杰交出亢龙锏。移魂案天王现身，狄仁杰腹背受敌，又遭心魔困扰，处境堪忧。在狄仁杰办“移魂案”过程中，其好友尉迟真金出现黑化迹象，沙陀忠更是只能在旁为狄仁杰着急。加上新加入的角色圆测、水月又各个带着阴谋出现，貌似从案件、心病到人际关系都是无解难题。冯绍峰也透露他此次角色的难度，除了打不完的打戏，还需在友情与武则天的命令间挣扎，他表示自己这次的角色“有点无间道的意思”。

赵莉莉：女,1969年4月生,中国国籍,无境外永久居留权。研究生学历,高级会计师。1998年7月毕业于暨南大学,1998年7月至2000年6月任广东省电信科学技术研究院会计师。2000年7月至今任广州创想科技有限公司财务总监、董事长。2014年4月至今担任广州创想科技股份有限公司董事。

打开米秀官网，点击“登录”图标，用“邮箱账号”或“手机号码”登录。 新建一个图文，点击上方的“布局”，再点击“基础布局”。 点击圈出的第一个布局，点击红圈中的图标，再点击“背景图”。 点击“我的图库”中已上传好的图片，选择“不重复”。秀米是一款专用于微信平台公众号的文章编辑工具，秀米编辑器拥有很多原创模板素材，排版风格也很多样化、个性化。秀米编辑器可以设计出专属风格文章排版。秀米编辑器还内置了秀制作及图文排版两种制作模式，页面模板及组件更丰富多样化。功能介绍：1、秀米编辑器对图文排版的功能进行支持。2、秀米编辑器内置了大量的各种模块，用户能根据自己的需求选择。3、拥有独一无二的排版方式，让你可以设计出只属于自己的图文。4、秀米编辑器拥有丰富的页面组件，也对独立的长图文页面支持。5、让您制作出不一样的H5，而且在线的编辑工具，快捷的完成相关的页面模板编辑。6、秀米编辑器能快速的制作出您需要使用的电子微刊。

UI设计英文叫User Interface翻译成中文意思就是（用户界面）。UI设计是指对软件的人机交互，操作逻辑，界面美观的整体设计。说到这个界面设计，其实非常好理解，因为我们每天都在使用。我们手机里面的APP软件，QQ和微信的界面图标设计都属于UI设计师的工作内容移动端互联网时代，每位同学都有一部智能手机，手机里面看APP界面图标，我们可以称为用户界面，也就是我说的UI设计。简单的来说，UI设计师就是负责设计这些在电子屏幕上显示的产品，（包括游戏UI，网页端，手机，以及目前比较火的VR,AR，其他设备端等）比如微信界面、里面的图标 文字 图片整个操作点击 都属于UI设计师要设计的范畴。所以UI设计一直存在于我们的生活！UI设计起源于美国硅谷，UI设计是2012年由硅谷传入中国，UI设计随着互联网行业的兴起和智能手机的普及而火的一发不可收拾。UI设计是最近几年在国内火起来的，目前UI设计师的平均薪资是国内设计界薪资最高的行业，在北上广深杭这些一线城市UI设计师的平均薪资1万以上。从薪资不难看出UI设计这个行业目前在国内真的很火。UI设计师需要做的工作有，APP界面图标设计，视觉设计，运营插画设计，交互动效设计，原型图设计，平面设计，小程序设计等。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。UI设计按行业一般分为4种行业分别是移动端UI设计，PC端UI设计，游戏端UI设计，以及其它端UI设计。第一种：移动端UI设计那么什么叫移动端UI设计呢，移动端UI设计就是手机平板上的APP设计，比如微信聊天界面，QQ聊天界面，手机桌面，手机上看到的所有图标界面点了后会有反应的我们都可以理解成移动端UI设计。那么我们来讲解一下移动端UI设计师的工作内容有哪些？移动端UI设计师的工作就是我们的APP界面图标文字按钮等，这一块就是我们移动端UI设计师要做的工作，要做好这份工作的话我们需要学习的东西有很多，比如说要懂理论，要懂用什么颜色，要用什么字体，要用什么版试这些都是需要学习的，看似简单的一个设计往往来说难度性都挺高的，并没有看上去那么简单。不然现在的UI设计师的工资也不会这么高了。第二种：PC端UI设计PC端UI设计就是我们电脑上的软件和网页按钮，比如电脑版的QQ，微信，电脑管家和网页的一些按钮图标等都属于PC端UI设计。其实移动端UI设计和PC端UI设计是差不多的，只不过平台不一样。PC端的载休是电脑，移动端的载体是手机。第三种游戏UI设计那么什么是游戏端UI设计咧？比如王者荣耀，英雄联盟和一些其它游戏中的登录界面、都是属于游戏端UI设计。目前游戏端UI设计在近几年发展并以前没有那么好了，主要是因为现在腾讯网易这些大公司已经把游戏的市场站领了，其它的都是一些小公司，所以这个行业发展没有之前那么好了。而且游戏UI对美术基础要求也比较高。这就是类似游戏的界面，这里面的按钮就是游戏UI设计师用手绘板画出来的，做这个工作的话必需要有美术基础，大公司还要求科班出身，所以这个工作也是比较累的，所以我建议大家做UI工作的话可以选择移动端UI设计，因为目前移动端UI设计比较火。第四种：其它UI设计最后一种就是其它端UI设计，像VR界面、AR界面、银行取款机界面、这些都属于其它端UI设计，其它端UI设计用户较少，但又需要，未来有可能很火，有可能保持现状。

潘威豪：男，本科学历，曾任广东豪美铝业股份有限公司战略投资部战略投资专员；现任广东锦龙发展股份有限公司董事会办公室业务主办。

阴阳人，除了指说话阴阳怪气的人，也指说话做事没有准则，立场不明或根本没有立场，当面一套背后一套，见人说人话见鬼说???????????鬼话，阴阳两面切换自如的人或机构。 阴阳人”用简单几个字，以半遮半掩、反语挖苦的方式，让对方在不同的场合下，都能品出同一种不爽的滋味。 老阴阳人专指那些在网络说话阴阳怪气的OG。通常情况下，阴阳人想跟你作对但是又不能明着跟你作对，所以就阴阳怪气的嘲讽你，而你一旦生气阴阳人就叫屈。 实际上，作为一种反讽式的话语实践，网络“阴阳怪气”继承了一部分揶揄、嘲讽、奚落的元素。在各类交谈及表演中也经常见到类似于阴阳怪气的话语。相声中，捧哏便常用“您可真厉害”“太了不起了”等看似正向激励的话语，对逗哏所作糗事进行奚落，这是典型的“反语恭维”，本无伤大雅。 然而，在网络社会上不分场合、不知轻重地滥用“阴阳话术”，正让“阴阳怪气”成为快速毁掉社交网络理性讨论气氛的高效方式。其中，有三句话最具代表。 ——“就这？”不管对方观点为何，一句“就这？”打发讨论，便立于不败之地。 ——“不会吧？”夸张设问让对方如鲠在喉，保证让其毫无招架之力。,——“他急了！”如果对方反驳，抛出“他急了！”一锤定音，让讨论再无意义。

吐烟圈的步骤如下：材料准备：香烟。1、大口吸烟首先要大吸一口烟，因为需要有足够的烟量，才能吐出烟圈来。2、吸气在大口吸烟的时候，同时也就顺势吸气，然后气在肚子里憋住，因为在吐烟圈的时候，还是要稍借用一下气的作用。注意，不要用力过猛，不要把烟吸到肚子里。3、闭上嘴当大口吸烟后，马上把嘴闭上，这样做的原因是避免吸进去的烟，从嘴里跑掉。4、张开嘴巴接下来把嘴巴大大的张开，成为O形状。5、吐烟圈吐烟圈的关键步骤到了。当我们把嘴张开的时候，嘴里的烟雾不会自己跑出来，只有借助我们人为的力量把烟吐出来，也就是用我们的舌头和丹田气。当舌头往外顶烟雾的时候，自然就会形成烟圈。还有就是通过我们的气力掌握，把烟圈一个一个的吐出来。

张丹丹：女，中国国籍，无永久境外居留权，1969年9月出生，本科学历。曾任广州奥桑味精食品有限公司人事部经理，广州时装实业公司副总经理，广东锦龙发展股份有限公司办公室主任、人力资源部经理。现任广东锦龙发展股份有限公司董事、副总经理兼董事会秘书、上海胜鹏投资管理有限公司监事、广东博信投资控股股份有限公司董事、中山证券有限责任公司董事、华联期货有限公司董事及本公司董事。

“诗评”是严羽《沧浪诗话》中的论述子集，主要介绍的是对诗人诗作的具体批评鉴赏。原文：或问“唐诗何以胜我朝”？唐以诗取士，故多专门之学，我朝之诗所以不及也。汉魏古诗，气象混沌，难以句摘。晋以还方有佳句，如渊明“采菊东篱下，悠然见南山”，谢灵运“池塘生春草”之类。李、杜二公，正不当优劣。太白有一二妙处，子美不能道；子美有一二妙处，太白不能作。子美不能为太白之飘逸，太白不能为子美之沉郁。太白《梦游天姥吟》《远别离》等，子美不能道；子美《北征》《兵车行》《垂老别》等，太白不能作。李、杜数公，如金翅擘海，香象渡河，下视郊、岛辈，直虫吟草间耳。读《骚》之久，方识真味，须歌之抑扬，涕泪满襟，然后为识《离骚》。否则为戛釜撞瓮耳。严羽诗作：【送戴式之归天台歌】吾闻天台华顶连石桥，石桥巉绝横烟霄。下有沧溟万折之波涛，上有赤城千丈之霞标。峰悬蹬断杳莫测，中有石屏古仙客。吟窥混沌愁天公，醉饮扶桑泣龙伯。适来何事游人间?飘飖八极寻名山。三花树下一相见，笑我萧飒风沙颜。手持玉杯酌我酒，付我新诗五百首。共结天边汗漫游，重论方外云霞友。海内诗名今数谁?群贤杂沓争相推。胸襟浩荡气萧爽，豁如洞庭笠泽月。寒空万里云开时，人生聚散何超忽，愁折瑶华赠君别。君骑白鹿归仙山。我亦扁舟向吴越，明日凭高一望君，江花满眼愁氛氲。天长地阔不可见，空有相思寄海云。

磁生电就两种方式：感生和动生。变化的磁场产生电场，使闭合电路产生感应电流，是感生；闭合电路部分导体切割磁感线产生感应电流，是动生。产生感应电流的条件是：一部分导体在磁场中做切割磁感线运动．即导体在磁场中的运动方向和磁感线的方向不平行。电路闭合，在磁场中做切割磁感线运动的导体两端产生感应电压，是一个电源．若电路闭合，电路中就会产生感应电流．若电路不闭合，电路两端有感应电压，但电路中没有感应电流。感应电流的产生：设均匀磁场的磁力线向下垂直于纸面，导体平放在纸面上，方向正南正北，移动方向为西方。当导体向西移动时，可视为导体中的电荷也向西移动，而电荷在磁场中所受作用力的方向跟磁场方向、电荷运动方向之间的关系。可以用左手定则来判定：伸开左手，使大拇指跟其余四个手指垂直，并且都跟手掌在一个平面内，把手放入磁场中，让磁感线垂直穿入手心，并使伸开的四指指向电荷的运动方向（西方）。

张丹丹：女，中国国籍，无永久境外居留权，1969年9月出生，本科学历。曾任广州奥桑味精食品有限公司人事部经理，广州时装实业公司副总经理，广东锦龙发展股份有限公司办公室主任、人力资源部经理。现任广东锦龙发展股份有限公司董事、副总经理兼董事会秘书、上海胜鹏投资管理有限公司监事、广东博信投资控股股份有限公司董事、中山证券有限责任公司董事、华联期货有限公司董事及本公司董事。

UI即User Interface(用户界面)的简称。UI设计是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。软件设计可分为两个部分：编码设计与UI设计。UI的本意是用户界面，是英文User和 Interface的缩写。从字面上看是用户与界面2个部分组成，但实际上还包括用户与界面之间的交互关系。在飞速发展的电子产品中，界面设计工作一点点的被重视起来。做界面设计的“美工”也随之被称之为“UI设计师”或“UI工程师”。其实软件界面设计就像工业产品中的工业造型设计一样，是产品的重要卖点。一个电子产品拥有美观的界面会给人带来舒适的视觉享受，拉近人与商品的距离，是建立在科学性之上的艺术设计。检验一个界面的标准既不是某个项目开发组领导的意见也不是项目成员投票的结果，而是终端用户的感受。UI即User Interface(用户界面)的简称。UI设计是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。软件设计可分为两个部分:编码设计与UI设计。UI的本意是用户界面，是英文User和 Interface的缩写。从字面上看是用户与界面2个部分组成，但实际上还包括用户与界面之间的交互关系。ui即user interface(用户界面)的简称。ui设计则是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。一、什么是UI设计？User Interface(用户界面)，简称UI，是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。UI设计分三个分支：1、研究界面—-图形设计师Graphic UI designer，简称GUI,国内目前大部分UI工作者都是从事这个行业。包括(网页设计，软件界面，移动端界面设计)，每天工作做着各种界面设计。2、交互设计师，做整个项目的交互流程。3、用户体验研究师，主要是通过各种方法去了解用户现在需要什么样的体验什么样的界面，从而对这个项目的总体性体验做决策的。用户界面设计是屏幕产品的重要组成部分。界面设计是一个复杂的有不同学科参与的工程，认知心理学、设计学、语言学等在此都扮演着重要的角色。用户界面设计的三大原则是：置界面于用户的控制之下;减少用户的记忆负担;保持界面的一致性;即要符合用户的心智模型。所以一个优秀的UI设计师，从技能上讲，不仅能画图标，还能做好界面，会很多交互知识。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品味，还要让软件的操作变得舒适、简单、自由、充分体现软件的定位和特点。二、UI设计师工作中都做些什么事?在日常工作中，UI设计师一般要做的事情还挺多的(手机端UI和网页UI大多数情况由同一人完成，大公司分工比较细，会分开)界面设计并标注尺寸(手机端或是网页平台或软件)图片导出给程序员(手机端)启动图标设计提交到各大平台的推广图(活很多，各种尺寸，横竖屏)产品的网页设计展会海报，易拉宝，等平面是用户界面的意思，UI设计，顾名思义就是用户界面设计。形象点来说，界面功能需求都确定了以后，功能模块的大小、颜色、形状、位置等就是UI设计要考虑的事情了。 南京江苏远大望能解决你的问题。UI设计（或称界面设计）是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。UI设计分为实体UI和虚拟UI，互联网说的UI设计是虚拟UI，UI即User Interface(用户界面)的简称。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。UI设计师的职能大体包括三方面：一是图形设计，软件产品的产品“外形”设计。二是交互设计，主要在于设计软件的操作流程、树状结构、操作规范等。

1、深吸一口三长花烟，捣腾停留会，可以吞进肺里，也可停留在口腔中。2、将嘴型变成O型，注意是O型，一直保持到形成烟圈并吐完烟圈为止。3、舌头往下弯曲，顶住下齿，把烟顶出来，用力适中，用力太大则吐出一股浓烟。对于吐进肺里的烟，喉腔发力把它弹出来，嘴还是保持O型。4、深吸口烟，要特浓特浓的，待嘴巴够圆时，用舌头轻轻往外轻推，用了这么多轻字旨在别用力过了把烟全吐出去了。嘴还是要张圆的，用手轻弹面部，位置差不多鼓起来的腮部，很容易就出来烟圈了。

张海梅：女，中国国籍，无永久境外居留权，1967年12月出生，大专学历。曾任广东金泰集团财务副经理、清远冠富化纤厂有限公司财务部副经理；历任锦龙股份财务部副经理、经理，锦龙股份总经理助理。现任锦龙股份董事、财务总监，本公司监事。

“阴阳人”这个词汇可能有两层含义：1. 第一个意思指的是说话阴阳怪气的人。这种说法通常用于形容一个人在言辞上总是充满嘲讽和尖酸刻薄。2. 第二个意思指的是一种含蓄而婉转的表达方式。例如，当一个人在表达自己的意见或看法时，可能会通过一些间接的、隐晦的方式来进行表达，这种表达方式就可以被称作“阴阳”。所以，"阴阳你"可以理解为对你采取一种含蓄而婉转的表达方式，或者对你说话的方式总是充满嘲讽和尖酸刻薄。这要根据具体的语境和场合来判断其具体含义。