我用matlab写的函数用于处理图像，为什么C#调用不成功呢？总是出现错误？

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。

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！

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？

就是天生有男女两套生殖系统，但只有一种具有生殖能力。这是一种生殖系统畸形。

电生磁是奥斯特发现的。原理：通电导体周围存在磁场。 磁生电是法拉第发现的。原理：闭合电路的一部分导体做切割磁感线运动时，在导体上就会产生电流的现象叫电磁感应现象，产生的电流叫做感应电流。 电磁感应 电和磁是不可分割的，它们始终交织在一起。简单地说，就是电生磁、磁生电。 电生磁 如果一条直的金属导线通过电流，那么在导线周围的空间将产生圆形磁场。导线中流过的电流越大，产生的磁场越强。磁场成圆形，围绕导线周围。磁场的方向可以根据“右手定则”(见图1)来确定：将右手拇指伸出，其余四指并拢弯向掌心。这时，拇指的方向为电流方向，而其余四指的方向是磁场的方向。实际上，这种直导线产生的磁场类似于在导线周围放置了一圈NS极首尾相接的小磁铁的效果。 如果将一条长长的金属导线在一个空心筒上沿一个方向缠绕起来，形成的物体我们称为螺线管。如果使这个螺线管通电，那么会怎样？通电以后，螺线管的每一匝都会产生磁场，磁场的方向如图2中的圆形箭头所示。那么，在相邻的两匝之间的位置，由于磁场方向相反，总的磁场相抵消；而在螺线管内部和外部，每一匝线圈产生的磁场互相叠加起来，最终形成了如图2所示的磁场形状。也可以看出，在螺线管外部的磁场形状和一块磁铁产生的磁场形状是相同的。而螺线管内部的磁场刚好与外部的磁场组成闭合的磁力线。在图2中，螺线管表示成了上下两排圆，好象是把螺线管从中间切开来。上面的一排中有叉，表示电流从荧光屏里面流出；下面的一排中有一个黑点，表示电流从外面向荧光屏内部流进。 电生磁的一个应用实例是实验室常用的电磁铁。为了进行某些科学实验，经常用到较强的恒定磁场，但只有普通的螺线管是不够的。为此，除了尽可能多地绕制线圈以外，还采用两个相对的螺线管靠近放置，使得它们的N、S极相对，这样两个线包直接就产生了一个较强的磁场。另外，还在线包中间放置纯铁（称为磁轭），以聚集磁力线，增强线包中间的磁场， 对于一个很长的螺线管，其内部的磁场大小用下面的公式计算：H=nI 在这个公式中，I是流过螺线管的电流，n是单位长度内的螺线管圈数。 如果有两条通电的直导线相互靠近，会发生什么现象？我们首先假设两条导线的通电电流方向相反，图5(a)所示。那么，根据上面的说明，两条导线周围都产生圆形磁场，而且磁场的走向相反。在两条导线之间的位置会是说明情况呢？不难想象，在两条导线之间，磁场方向相同。这就好象在两条导线中间放置了两块磁铁，它们的N极和N极相对，S极和S极相对。由于同性相斥，这两条导线会产生排斥的力量。类似地，如果两条导线通过的电流方向相同，它们会互相吸引。 如果一条通电导线处于一个磁场中，由于导线也产生磁场，那么导线产生的磁场和原有磁场就会发生相互作用,使得导线受力。这就是电动机和喇叭的基本原理。1 磁生电 知识要点 　　1、产生感应电流的条件 　　产生感应电流的条件是：①一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；②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． 　　2、感应电流的方向 　　导体中感应电流的方向，跟导体切割磁感线的运动方向和磁感线的方向有关．(1)磁感线的方向不变，闭合电路中的一部分导体做切割磁感线的运动方向变得相反时，感应电流的方向也变得相反；(2)导体切割磁感线的运动方向不变，磁感线的方向变得相反，导体中的感应电流方向也变得相反；(3)导体切割磁感线的运动方向和磁感线的方向都变得相反时，导体中的感应电流方向不变． 　　3、交流发电机的工作原理 　　如图所示．放在磁场中的矩形线圈，两端各连一个铜环K和L，它们分别跟电刷 A 和B接触，并跟电流表组成闭合电路．让线圈在磁场中转动，由于ab边和cd边做切割磁感线的运动，电路中就有了感应电流．在线圈转动的前半周，线圈都从一个方向切割磁感线，因此电流方向从A经电流表到B不改变；在后半周，线圈从相反方向切割磁感线，电流方向和前半周相反，由B经电流表流向A．线圈继续转动，电流方向将周期性地重复上述变化．线圈在磁场里转动一周，电路中的感应电流的方向和大小就发生一个周期性变化．线圈在磁场中持续转动，线圈就向外部电路提供方向和大小都作周期性变化的交变电流． 动 脑 　　地磁发电：将长约50m的铜芯双绞线做成5匝的长3米、宽2米的矩形线框，两端接在灵敏电流计上。两个同学面对面站立将线框拉开，形成一个长回路，脚踏着线框的一边，两位同学将另一边像甩跳绳那样以每秒4到5圈的频率摇线框，甚至可以找个同学在线框中跳绳。随着导线切割地磁场，回路中就有感生电流产生，电流计指针指示的电流最大值可达30mA，这就是利用地磁发电。请你说明这种发电的原理，怎样才能获得更大的电流呢? 　　简要提示: 　　可以从提高每秒钟转动的次数和增加铜芯的匝数这两个方面来考虑,当然你通过自己的动手实验,看还有没有其他的因素,可一定要动手试一试哟。

桐乡高铁站②站 乘坐 桐乡K388路 8站在 河石(城铁桐九站)站 下车 步行 280米 桐九公路站 换乘 杭海城际铁路 （临平南高铁站方向） 7站在 临平南高铁站 下车 站内换乘 地铁9号线 （观音塘方向） 4站在 客运中心站 下车 换乘 地铁1号线 （湘湖方向） 1站九堡站 （C口出） 下车 步行 940米东方电子商务园-10号楼

初学者速成法1、吐烟圈时轻击脸颊，它在不需要掌握喉咙技术的情况下，就可以简单有效地吐出小烟圈。将烟聚在嘴里，但不要吸气。将嘴唇努成小“O”型。用舌头和嘴慢慢、平稳的将烟吐出，同时，连续的轻弹或轻拍脸颊。每弹一下脸颊，就会有一个迷你的烟圈！可以连续的轻拍，也可以在两次之间空出一定的间隔。2、试试用舌头推烟圈的方法。基本上只用舌头将烟圈从嘴里推出来，而根本不需要“吐”。向喉咙回卷舌头，舌尖放在口腔的底部，使你的舌头形成一个倒“U”形。用舌头平整的面将烟快速的推出口腔。通过拖动舌尖在口腔底部的移动来完成这个动作，同时要保证倒“U”形的完整。这样产生的烟圈比较小，持续的时间也短，但是非常容易做。3、用包装的玻璃纸产生烟圈。一个替代的方法，是在你香烟盒外层的包装玻璃纸上烧个洞。将吸入的烟吹进那个洞里，轻拍包装纸没洞的一侧，就会产生烟圈。

所谓的阴阳人，是指身体内部有两套生殖系统，一套裸露在体外，一套隐藏在体内。而且在人体外表上看既有男性性特征，又有女性性特征，这种人就叫两性人，俗称阴阳人。只要到医院去检查染色体有无异常，在一般情况下，是能够检查出来的。这种病的发生率在万分之三，在确诊之后，要尽快手术，以免造成心理上的莫大伤害。手术费用一般在二、三万左右。

一、小型车为30分钟内免费，每增加3个小时加收5元，停车不足3小时的按3小时计算，全天最高限额20元，包月价格为360元。二、新能源车为2小时内（含）免费，3小时内（含）3元，每增加3小时加收5元，停车不足3小时的按3小时计算，全天最高限额15元，包月价格为360元。三、大型车按照实际占车位数计费。四、超过24小时重新按以上规定计收

angelababy，，狄仁杰之神都龙王

证券龙头股票有：1、 中信证券600030：证券龙头股。中信证券第一大股东为中信有限。中信证券股份有限公司是中国证监会核准的第一批综合类证券公司之一，前身是中信证券有限责任公司。中信证券下属中信建投证券有限责任公司、中信金通证券有限责任公司、中信万通证券有限责任公司、中信证券国际有限公司、华夏基金管理有限公司、中信基金管理有限责任公司等。2、东方财富300059：证券龙头股。随着投资需求和投资者数量规模不断增长，积极促进互联网金融行业未来可持续健康发展。证券概念股其他的还有：1、东北证券000686：证券经纪;证券投资咨询;与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问;证券承销与保荐;证券自营;融资融券;证券投资基金代销;为期货公司提供中间介绍业务;代销金融产品业务。2、锦龙股份000712：广东锦龙发展股份有限公司系经广东省人民政府办公厅以粤办函11号文、中国证券监督管理委员会证监发字87号、88号文批准于1997年4月9日设立的股份有限公司，于1997年4月15日在深圳证券交易所上市。3、国元证券000728：截至2017年9月30日，中国证券金融股份有限公司持有公司股票数量:45298889股，占总股本比例为:1.5376%。4、国海证券000750：2011年8月，借壳桂林集琦药业股份有限公司在A股上市，成为国内第16家上市证券公司和广西的本土上市金融机构。5、广发证券000776：截至2017年9月30日，中国证券金融股份有限公司持有公司股票数量:176595683股，占总股本比例为:2.3172%。

21号。杭州九堡东方电子商务园会根据国务院假日办规定结合公司实际情况放假的，预计2023年1月21号放假，另外东方电子商务园位于杭州江干科技经济园内，2010年11月被市委、市政府认定为杭州市文化创意产业园。

你应该去证券交易所了解锦龙股份公司当年是怎么样收购金泰的,看看股权当年过户有什么限止,比如:时间,股份等换比率..等等.股权是没有过期的,如果没有过户时间规定,估计是按现在锦龙股份的价格换现的.

　　1.什么是UI设计?　　《百度百科》中对UI设计作了这样的定义：“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。”　　用户界面(User interface) ，用户界面是一个比较广泛的概念，指人和机器互动过程中的界面，以手机为例，手机上的界面都属于用户界面。我们通过这个界面向手机发出指令，手机根据指令产生相应的反馈。设计这套界面视觉的人称呼为UI设计师。　　　　我们一般所说的UI设计多指UI视觉设计，主要负责APP、Web、H5等页面的色彩、布局、icon、字体方面的设计工作。但随着互联网的不断发展，纯视觉的工作已经开始日益减少，行业要求UI设计师也要懂点交互设计和产品方面的知识，即懂用户体验设计(User experience)，国内称UE，国外叫UX(全栈设计师甚至要懂代码)。UI设计最后产出物是高保真视觉稿+页面标注+切图。　　出于成本考虑，有的中小型公司和初创型公司也会让UI设计师负责一些平面类的设计，如：海报、宣传册、LOGO等。所以，UI设计师如果会平面设计或手绘则是加分项，但不是必须项，不会也不用担心。　　UI设计是近年来关注度非常高的一个行业，UI设计师也是引发了很多人的关注。UI设计主要是图形设计和交互设计。图形设计就是传统意义上的美工，以前UI设计不受重视，所以美工地位不高，现在随着UI设计的兴起，美工也被称为UI设计师。其实UI设计师不是单纯意义的美术工人，而是软件产品的“外形”设计师。交互设计主要设计软件的操作流程、树状结构、操作规范等。　　在这个颜值当道的年代，UI设计师的水平高低直接决定了互联网产品(不伦手机还是PC)的颜值。撇开产品的质量，用户接触产品的第一印象，就是UI设计师的杰作，对于很多受众来说，一旦产品的颜值/第一印象达不到标准/审美，那下一步就是直接拜拜了。　　一个好的UI设计师，能给予产品一张标致的脸，能赋予有趣的灵魂新的价值，所以说UI设计绝不是打杂美工。　　　　2.UI设计师的分类：　　在PC端从事网页设计，我们称呼WUI(Web User Interface)设计师或者网页设计师。PC端UI设计，也就是电脑用户，界面指的就是电脑上的操作界面。像电脑版的QQ，微信，PS等软件和网页的一些按钮图标等，都属于PC端UI设计。　　　　在移动端，从事移动设计的称呼为GUI(Graphics User Interface)设计师，因为移动端会有大量图形用户界面设计。也就是说手机上的所有界面都是移动端UI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都可以理解成移动端UI设计。　　　　另外还有游戏UI，和其它UI ，比如像VR界面、AR界面、ATM界面、一些智能设备的界面，比如智能电视、车载系统等等，用户较少，但又需要，未来有可能很火，有可能保持现状。　　　　3.学习UI设计需要学习哪些软件?　　软件的掌握是一种硬技能，不管我们有多好的想法，都需要好的软件掌握来实现。我们需要掌握软件的基础操作，例如Photoshop中的形状工具、钢笔工具、文字工具、图层样式 。也需要了解曲线、色阶这部分图像调整功能。下面介绍一些在UI设计中常见的软件。　　Photoshop：是一款老牌像素处理软件。主要处理以像素所构成的数字图像。在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。各种设计行业图形处理都会用到Photoshop，可以满足UI界面设计的日常需要。　　　　Illustrator ：是矢量软件，广泛应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等。在处理一些及其复杂的图形路径时候，可以考虑使用Illustrator ，也有设计师所有的图标在Illustrator 中完成，然后连接嵌入到Photoshop。　　　　After Effects：现在扁平化设计成为主流，所以动效设计成为不可或缺的一部分。可通过这个软件设计动效平滑切换界面。　　　　Axure RP：是一个专业的快速原型设计工具。让负责定义需求和规格、设计功能和界面的专家能够快速创建应用软件或Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档。

1具备男女性生殖器而不完全发育的人为阴阳人。 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。 2人妖,主要指的是专事表演的从小服用雌性激素而发育的男性。 其中部分是变性人（外生殖器做了手术），而大部分仍然是“男人”，只是胸部隆起，腰肢纤细，完全丧失了生育能力（仍然能够射精），大多人妖都很漂亮，唯一外表上和女性区别是通常手脚较大，并可通过声音鉴别。这一类人多集中在泰国，我们称之为“人妖”。

吐烟圈的方法如下：首先不完全吸入烟，让烟停在自己的咽喉处，而不仅仅是在嘴里。闭上嘴，卷起舌头，使舌头在嘴里尽量靠近底部，这样可以方便烟从双唇间吐出。把嘴唇鼓起来，呈“O”型，就像发“呜”的音。口型的大小，自己感觉舒服就行。喉咙缩紧，把空气挤出来，这样就可以吐出烟圈。单手推烟圈有些玩家在练习的时候，手切入速度特别慢，可能是因为害怕将烟圈撞散，导致烟圈运行的速度不够。还有些就是速度过快，导致一出手就将烟圈推散，在练的时候，可以先慢慢的推，感受手切入的速度。同时注意与烟圈保持5CM的距离，一旦这种推圈的感觉对了，就可以稍稍加快手切入的速度，最后做到咳圈推圈，而不是见圈推圈。

东方电子商务园不是市级孵化器。根据查阅相关资料信息，截至2022年11月5日，东方电子商务园还没有升级为市级孵化器。

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：①一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；②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。扩展资料：把线圈的两端接在电流表上，组成闭合电路．当向线圈中插入或拔出磁铁时，电流表的指针偏转，表明电路中产生了感应电流。这是因为向线圈中插入磁铁时，穿过线圈的磁通量增大，从线圈中拔出磁铁时，穿过线圈的磁通量减小。穿过线圈的磁通量发生了变化，因而产生了感应电流。向线圈中插入或拔出磁铁的过程可以等效为导体切割磁力线的过程。磁通量的变化只是产生感应电流的表层的原因，真正的原因还是线圈中的电荷受洛仑兹力运动。参考资料来源：百度百科-磁生电

深圳市钻通工程机械股份有限公司是2007-12-08在广东省深圳市宝安区注册成立的股份有限公司(非上市)，注册地址位于深圳市坪山区坪山街道锦龙大道9号。深圳市钻通工程机械股份有限公司的统一社会信用代码/注册号是914403006700487240，企业法人王鹏，目前企业处于开业状态。深圳市钻通工程机械股份有限公司的经营范围是：非开挖工程机械、导向钻机、导向仪器、钻具及管线设备的制造、销售，非开挖铺管技术开发、非开挖铺管技术咨询；经营进出口业务（法律、行政法规、国务院决定禁止的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营）。^。在广东省，相近经营范围的公司总注册资本为6321288万元，主要资本集中在5000万以上和1000-5000万规模的企业中，共2142家。本省范围内，当前企业的注册资本属于优秀。深圳市钻通工程机械股份有限公司对外投资2家公司，具有0处分支机构。通过百度企业信用查看深圳市钻通工程机械股份有限公司更多信息和资讯。