新手求助matlab图像去噪求峰值信噪比函数调用问题

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。

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。

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？

微信ai文案小程序是什么软件1、阿里妈妈AI智能文案阿里巴巴出品，智能生成文案，一秒能写两万条广告，千人千面看到这几个关键词心都会颤抖。2、微信小程序上的超级AI对话是一款人工智能技术应用，它可以帮助用户快速解决相关问题，并提供正确的回答。该功能可以帮助用户更好地获得服务和支持。3、文案大师app是一款提供火爆文案大全的应用，文案大师软件满足用户文案需求，覆盖内容广泛，用户可以随时搜索到最新流行的配文，文案大师上自己也能上传好句子。4、秀米微信图文编辑器。一款专门为微信公众平台打造的图文编辑器，使用简单，操作方便，比之微信自带的编辑器，拥有更强的编辑功能，更简单的操作方式；96微信编辑器。5、文心一言是一家专注于AI文章创作的企业文化服务商，旨在为企业提供高效率、高质量、高性价比的文案输出。私厨配送微信小程序推广方法归纳附近的小程序入口附近小程序基于LBS的门店位置的推广，会自然带来访问量，为门店带来有效客户。微信搜索进入小程序可以在微信搜索里直接进入，拥有线上的搜索流量。餐饮小程序可以通过发现附近小程序。可以通过微信小程序线上点餐的功能。第公众号菜单跳转小程序，商家可以在公众号的菜单中直接放置关联的小程序，用户可以从菜单直接跳转到小程序中。小程序推广方法如下：公众号菜单关联小程序（免费）在公众号自定义菜单插入小程序连接，引导粉丝访问。线下扫码是小程序最基础的获客方式之一，通过微信扫描二维码或小程序码，即可进入小程序，商家可以将小程序码与营销活动结合，通过海报或易拉宝展示，吸引用户主动扫码参与活动。加推智能名片小程序的发展前景如何?有哪些优势?智能名片的优点：集电子名片、crm、产品推广、销售监管于一体的微信销售系统。企业组织架构支持自定义，支持logo上传，让企业、员工更有归属感。个人专属电子名片，多种名片主题可供选择。加推CRM+小程序的商业模式彻底解决了国外CRM产品模式在中国水土不服、难以使用的问题，并以1人1天1块钱的互联网式定价帮助企业使用CRM、微商城、官网的门槛降至最低，仅6个月，超过30000家企业开始使用加推。加推人工智能名片小程序有智能名片、名片商城、小程序官网、AI销售雷达、BOSS管理系统、微客服六大系统组成，帮助企业通过一张智能名片实现营销、服务、品牌及管理等全面提升。小程序和AI小程序有什么区别小程序是总称，AI名片小程序是其中的一种，可以用来为企业做宣传。据介绍，与其他小程序平台不同，智能小程序是主动、持续的分发。百度智能小程序不仅会在信息流中进行分发，也会在内容相近的百家号文章中、文章的底部等处进行分发。此外自然搜索结果和阿拉丁也都是智能小程序的入口。百度智能小程序为用户和开发者提供一个全新的移动生态，它的特点是更开放、更智能，有更庞大的优质流量，用户体验也更自然。小程序”不同于App，是更灵活的组织形态，比App更灵活更触手可得。但小程序的推出并不是为了改变App的存在模式，相反的是去满足特定的需求，比如线下服务需求。APP和小程序的区别1）用户群体载体不同则用户群体不同，APP面向所有使用智能手机的用户，小程序面向12亿+的微信活跃用户。APP需要用户下载才能使用，小程序则更加轻便，即点即用，再走再回，获取用户更简单。app和小程序的区别体现在获取渠道、下载安装、占用空间等方面。用户获取渠道区别小程序：二维码、用户分享推荐、搜索小程序。APP：需要去应用市场（或其他）下载。

，目前市场比较低迷，题材概念均不容易受到资金炒作。因此东莞证券的上市对锦龙股份影响不大，券商行业面临结构上的改革，在此之前证券股没有太好的机会。

1、浏览器输入秀米，点击登录进入。2、点击“新建一个图文”。3、进入编辑页面，界面左上方就是秀米的模板库，有很多现成的模板可以直接套用。4、上传的图片在“我的图库”中查找。5、选择一个模板，编辑文本。6、编辑完成后，点击同步到微信公众号即可完成操作。秀米是一个微信公众平台在线编辑排版工具，提供手机预览功能,让用户在微信图文 、文章、内容排版、文本编辑、素材编辑上更加方便。

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。

阴阳人就是双性人。就是既有男性特征又有女性特征的人。医学上把这些具有男女两性特征的人，叫做“两性畸形”。“两性畸形”的人，又可分为“真两性畸形”和“假两性畸形”人。真与假之分，是根据体内的主性腺来判断的。造成两性畸形大多数是性染色体异常造成的。真两性畸形 “真两性畸形”人是在同一个人身体上，既有男性睾丸，又有女性卵巢的畸形现象。 体内所具卵巢和睾丸皆可有内分泌功能，即体内同时有雌激素和雄激素，但常以其中一种激素占优势。外生殖器多为性别不明，也可能表现为女性，也可能表现为男性，而第二性征的发育往往随占优势的激素而定。如体内雌激素占优势，第二性征就倾向于女性。如雄激素占优势，第二性征就倾向于男性。 这种人外阴的尿道上方有一较小的阴茎，下方又有两片分开的大阴唇，在两片大阴唇之间有一小的开口似乎是阴道口，而实际上是排尿的地方。 这种真两性人会同时出现男女两种特征，乳房丰满，阴茎可以勃起，有时会遗精，不长胡须。如果作为女性，阴道浅而小，子宫很小，因此没有生育能力。但也曾报道发现有生育功能者。假两性畸形 “假两性畸形”与“真两性畸形”不同之处在于：这种人体内实际只有一种性腺，或者是男性性腺，或者是女性性腺。具有男性性腺者，其外生殖器的外观是女性特征；具有女性性腺者，其外生殖器的外观却是男性特征。因而出现貌似女性，实为男性，或貌似男性，实为女性的假两性畸形人。 假两性畸形人又可分为“男性假两性畸形”人和“女性假两性畸形”人。 “女性假两性畸形”是指病人体内的生殖腺是卵巢，但外阴部酷似男性生殖器。例如，阴蒂特别肥大象男孩儿的阴茎，大阴唇左右连合，有的卵巢过度下降以至降入大阴唇而类似阴囊，但其中没有睾丸。外表有喉结，长胡须。此种畸形患者，生下来后因其外生殖器呈男性特征，容易被父母当成男孩来抚养教育，被周围人们误为男性。 而“男性假两性畸形”，是指病人体内生殖腺是睾丸，但外生殖器却象女性的外阴。患有此种畸形的男性，其阴茎萎缩，犹如女性的阴蒂，尿道下裂，好似女性的阴道口，阴囊分开，形若女性的大阴唇。睾丸多为隐丸，隐匿于腹腔、腹股沟或者酷似女性大阴唇的阴囊内。身具此种畸形的人，由于外生殖器呈女性特征，因而生下来以后，容易被父母当作女性来进行抚养教育。有的患者睾丸发育不良，到了青春期以后，男性特征仍不明显，而有的患者成年后，阴茎能够勃起，并可以性交和射精，甚至具有生育能力。

对于固体导体来讲，电流都是自由电子定向移动形成的。液体和气体导电，则是自由离子定向移动形成电流。磁生电（电磁感应）现象中，如果闭合回路的导体都是固体，电流当然是电子移动形成的。导体中本身就含有电子。物质由原子组成，原子由原子核与核外电子构成。一部分核外电子受到原子核吸引力较大，乖乖的围绕原子核运动，这部分电子叫做“束缚电子”，一部分最外层电子因为积攒了足够多的能量，挣脱了原子核的束缚，电离成为“自由电子”，你所关心的电子由此而来。电磁感应现象中，导体中产生了“非静电力”（洛伦兹力或涡旋电场力），驱动自由电子做定向运功，从而产生了感应电流。

那巨型怪兽只是鳐鱼而已，鳐鱼通常是可以长到很大的，但没有电影中的那么夸张。因为《狄仁杰之神都龙王》本来就是带有魔幻色彩的电影，出现这种巨型怪兽也在常理之中。《狄仁杰之神都龙王》剧情简介：唐高宗末年，高宗与武则天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并获得大理寺卿尉迟真金信任，携尉迟与沙陀忠一同查办龙王案，而睿姬昔日情郎元镇则成为破案关键。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。扩展资料：主要角色：1、狄仁杰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。

000012，南玻A，无重组000612，焦作万方，无重组000712，锦龙股份，无重组000812，陕西金叶，无重组000912，泸天化，无重组002012，凯恩股份，无重组002112，三变科技，无重组002212，南阳股份，无重组600012，皖通高速，无重组600112，长征电气，无重组600212，*ST江泉，无重组600312，平高电气，无重组600512，腾达建设，无重组600612，中国铅笔，无重组600712，南宁百货，重组失败600812，华北制药，无重组

问题一：微信编辑器怎么使用 首先打开微信编辑器网站,然后选择相应的样式。 然后在上面的调色板中调整显示的颜色，可以有很多种颜色选择，当然如果原始样式是图片的话在这里不能调整颜色。 调整好后点击键盘上的Ctrl+A全选，然后Ctrl+C复制样式内容到右侧的编辑器框内即可。 在右侧编辑器中可以编辑想要在微信上发布的文章，等编辑好后，直接复制到微信的文章编辑器中即可。 问题二：微信编辑器是个什么东东，它是做什么用的 微信公众号的图文编辑功能比较简单，使用微信编辑器可以编辑出更多样式更加美观的图文消息，通过公众号进行发布，效果更好些 问题三：微信编辑器到底是个什么东西 20分 微信编辑器是一款微信公众号图文排版工具，由微信在线编辑器改编而来，提供微信用户日常微信文章、微信图文、微信代码、微信编辑等资源，微信编辑器可以制作模板保存在本地，方便多图文编辑。 问题四：微信编辑器哪个好 3种实用微信编辑器推荐 现在微信营销和推广都十分火爆，如何在微信中写出一篇吸引眼球的文章是关键，一款好用的微信编辑器可以帮助你写出高质量的文章，今天我介绍3款实用的微信编辑器，96微信编辑器、易点微信编辑器、135微信编辑器。 96微信编辑器 96微信编辑器(bj.96weixin/)是一款专业强大的微信公众平台在线编辑排版工具，提供手机预览功能，让用户在微信图文 、文章、内容排版、文本编辑、素材编辑上更加方便。 首先大家进入96微信编辑器页面，然后可以看到分为四块，最左边是素材导航，有微信公众平台关注素材、标题、正文、分割线、阅读全文、分享等素材导航，在第二块位置是素材库，里面收集了很多最新的微信公众号素材，素材在慢慢更新中，第三块是编辑内容，大家可以再编辑框里面排版，文章撰写等。最右边是三个按钮，最下面的是手机预览，这个是96微信最大的特点，因为别的微信编辑器都没有预览功能，本编辑器带有预览功能。 使用教程 第一、大家点击最左边的素材案例，选择自己喜欢的素材，需要的素材，这边右边就会出现你所选择的分类下面的素材。 第二，把鼠标放到素材库里面的素材上会出现一个素材框，是绿色的大框，大家可以点击一下这个素材，然后选择的素材就会自动添加到右边的编辑框上面 第三、素材进入右边的编辑框，有的需要更改素材里面的内容，点击素材上面的文字，就可以直接编辑了，把你需要的文字编辑到素材上面。有的素材是不能编辑的。 第四、大家把编辑好的素材，或者选择的素材，可以点击最右边的手机预览按钮，可以看看，素材在手机上面显示是什么样子的，怎么的排版，这样可以更好的是用户查看，校正。 第五、选择好或者编辑好了素材，大家可以用鼠标指针放到你编辑文章或者选择素材下面，按住鼠标左键，然后向上拉，会出现蓝色的，就像我们复制文章一下， 第六、出现蓝色的，大家可以用Ctrl+C键直接复制就行了，复制到微信公众平台素材编辑框里面就了， 易点微信编辑器 现在微信营销正火热，如何能编辑出一篇有吸引力的文章很重要，今天给大家介绍一款强大的微信图文编辑器――“易点微信编辑器”，文章布局排版，线条和字体修改功能都很方便，使用方法请往下看。 易点微信编辑器网址：wxedit.yead/ 一：页面介绍 二：使用步骤 A：在页面的“素材选择区”选择所需的素材； B：选好素材后，在页面的“素材调整区”调整素材的颜色（部分元素因特殊原因不能调整）； C：选好后，在“素材调整区”按Ctrl+A全选，然后Ctrl+C复制，到“编辑区”按Ctrl+V粘贴； D：最后到“编辑区”完成文案的编辑，再整体复制到微信官方编辑器中； 三：如何编辑 在编辑过程中，尽量将文字清除格式，或先将文字复制到记事本，到复制到“易点编辑器”进行编辑，否则会造成发送后格式失效的问题。 四：图片如何上传 为了图片后期的稳定和打开速度，请用微信官方编辑器上传图片，再复制到“易点编辑器”进行编辑。 五：内容编辑区常用控件介绍 1、HTML代码模式和普通模式切换； 2、设字体为粗体（对应代码：...） 3、清除格式：可清除所......>> 问题五：哪个微信编辑器全，好用？？？？？ 推荐使用易点微信编辑器，界面整洁，素材丰富，使用也很方便！ 问题六：请问大家一般都用什么微信编辑器？ 易点微信编辑器，很简单容易操作。秀米XIUMI编辑器很文艺小清新，大爱。其他的如微推宝、微联盟、i排版，可以参考使用 问题七：微信图文排版用什么微信编辑器？ 可以直接搜微信编辑器，很多的，下面这个就很不错啊，样式也很丰富多样，最近又更新了不少 问题八：微信公众平台用什么编辑器编辑好 这几个： 96微信编辑器 005微信编辑器 135微信编辑器 易点微信编辑器 问题九：微信如何编辑图文 【微信怎么发布图文消息】 1.首先登录微信公众平台------点击素材管理-------点击图文消息------点击多图文消息图标。 2. 点击多图文消息图标后默认会进入第1个图文消息编辑项， 3.录入标题、作者信息-----点击上传图标，上传一张图片作为封面图片（必须要上传）-------再输入正文，正文里必须要插入一张图片------点击“添加原文链接”-----输入正文的网址。 4.第一个图文消息编辑好以后，接下来进入第2个图文消息编辑，鼠标放到第2图文封面上就会出现1支笔的图标，点击一 下进入编辑状态， 5.最后进行图文消息群发：

磁生电的原理是指一个导体在改变磁场中的磁通量时，就会在导体内部产生电动势，从而产生电流。这种现象是由法拉第电磁感应定律所描述的。根据这个定律，当磁通量通过一个区域发生变化时，这个区域内就会感生出一个电动势。而磁通量的变化可以在磁场中的磁感线密度改变或者导体与磁场的相对运动中产生。这个现象的原因是，在磁场变化过程中，磁场对导体内的自由电子施加了一个作用力，这个作用力会导致电子在导体内运动，进而产生电感应电动势。如果导体形成了回路，那么这种电动势就会使电子在导体中形成流动，从而产生电流。总的来说，磁生电的原理是基于电磁学的原理，主要是磁场和电场之间的相互作用。磁生电的应用范围非常广泛，包括各种电气设备和技术，如发电机、电动机、电磁铁等等。磁生电反应当一个导体在磁场中移动或者磁场强度发生变化时，就会在导体内部产生电场。这个电场会引起电子在导体内部流动，从而产生电流。如果将导体闭合成回路，就会形成一个电磁感应电动势和电流。磁生电反应是基于电磁学的原理，在物理学上被称为法拉第电磁感应定律。这个定律描述的是磁通量变化引起电动势和电流的现象。磁生电反应是电磁学的一个重要应用，在生产和生活中有广泛的应用，如发电机、变压器、电磁感应炉等等。在工业生产中，磁生电反应被广泛应用于发电机和变压器中，通过变化的磁场和导体之间的相互作用来实现电能的转换和传输。同时，磁生电反应也被广泛应用于电磁感应炉中，利用电流产生热能，用于熔化金属等材料，实现工业生产的自动化和高效化。

就是不男不女不伦不类的…比如说、李宇春～

神都龙王拼音为shén dū lóng wáng1、神：声母sh，韵母en，音调二声。2、都：声母d，韵母u，音调一声。3、龙：声母l，韵母ong，音调二声。4、王：声母w，韵母ang，音调二声。相关介绍：神都龙王一词出自电影《狄仁杰之神都龙王》，该片故事背景设定在唐高宗末年，讲述了年少的狄仁杰入伙大理寺，如何成为一代神探的传奇故事。扩展资料《狄仁杰之神都龙王》发生在唐高宗末年，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。相关词汇：1、神都：唐睿宗及武周时期洛阳的别名，也是武周王朝的首都。“神都”之名，最早出现在《水经注》。唐睿宗文明元年（公元684年）9月6日，临朝称制的武则天改东都洛阳为“神都”。2、龙王：中国古代神话传说中在水里统领水族的王，掌管兴云降雨，属于四灵之一。传说龙能行云布雨、消灾降福，象征祥瑞，所以以舞龙的方式来祈求平安和丰收就成为全国民间各地的一种习俗。

严羽的《沧浪诗话》的理论是对宋诗的全盘否定。严羽指责宋人以议论为诗，缺乏“兴致”和“气象”。他说得虽然有些道理，但更多的是从自我的好恶出发作出的选择。尽管如此，此作仍不失为一部体系完密而具有多方面建树的诗歌理论专著。

UI设计指的是用户界面设计（User Interface Design），是指设计师将软件、网站、移动应用等产品的界面设计成易于用户历晌慧操作的图形化界面的过程。UI设计需要考虑用户的需求和习惯，以及产品的功能和设计风格等方面，旨在提高用户体验和产品的易用性。UI设计师通常需要掌握设计软件和工具，如Adobe Photoshop、Sketch、Figma等，并具备一定的视觉设计能力和交互设计能力。UI设计包括设计页面布局、配色方案、字体和图标选择、按钮和交互元素的设计等，以及制作原型图和交互效谨渣果演示等。其目标是让用户能够方便、快捷地找到并使用所需功能，从而提高产品的使用率和用户满意度。想要系统学习，枯伍你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校获取资料好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是肢答不错的，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。北大青鸟学生课堂实录

沧浪诗话沧浪情 txt全集小说附件已上传到百度网盘，点击免费下载：内容预览：踏过那座小石桥，我便觉得恍如隔世了。大片的新绿扑面而来，上有古木荫蔽，下有绿草铺尘，蓊蓊郁郁，沁人心脾。呈现在我面前的是一幅高高悬挂着的假山池沼、绿树碧草的园林画。我来到了具有“城市山林”之称的沧浪亭。沿着回廊，我信步来到面水轩。面水轩被一圈水围在怀抱中，凭栏眺望，草树郁然，崇阜广水。当再看到进来时的那座小石桥时，我想此时此刻我真的与世隔绝了。于是，身在沧浪亭，诗话沧浪情。曲曲折折，沿着幽径，踏着落叶，来到作为主厅的明道堂。门前古木参天，地面青砖上的几片半绿半黄的树叶随着微风旋舞着，阳光毫不吝啬地照着这个坐北朝南的大厅。厅内窗明几净，屋的正中央高高的挂着题着“明道堂”几个仓劲有力的大字的匾额，室内整齐地摆放着古色古香的红木家具。一阵幽古思情从心底滑过：何谓明道？宋代苏舜钦曾在《沧浪诗话》中写道：“观听无邪，则道以明。”我想，那么“思无邪”，也应该可以明道吧？明道难道仅需要这样吗？似……有问题再找我

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