matlab去噪

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！

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。

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？

深圳天溯计量检测股份有限公司是2009-06-17在广东省深圳市注册成立的股份有限公司(非上市)，注册地址位于深圳市龙岗区龙岗街道宝龙社区锦龙大道2号1栋6楼。深圳天溯计量检测股份有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300691167175B，企业法人龚天保，目前企业处于开业状态。深圳天溯计量检测股份有限公司的经营范围是：计量技术的开发；计量器具的研发、销售;信息咨询（不含限制项目）;软件开发；软件销售；在网上从事商贸活动（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）。^计量器具的校准、检测；产品检测；消防安全检测；电气安全检测；防雷安全检测；建筑消防设施检测；消防安全评估、技术研究;计量校准、检测认证；产业计量和质量体系的培训及咨询;机电产品和仪器设备的智能检测。（以上项目涉及许可证的凭许可证经营）。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。深圳天溯计量检测股份有限公司对外投资7家公司，具有1处分支机构。通过百度企业信用查看深圳天溯计量检测股份有限公司更多信息和资讯。

阴阳人是指说话阴阳怪气的人。形容说话、态度不真诚，不坦率，拐弯抹角，叫人摸不透真实意图。阴阳怪气汉语成语，拼音：yīn yáng guài qì，意思是形容态度怪癖，说话带讥讽意味的冷冰冰的，从侧面或反面说辛辣嘲讽的话，对人或事物无法猜测和估量。阴阳人指说话阴阳怪气，不好好说话，没事儿就爱讽刺别人的人。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。阴阳人该梗在游戏《炉石传说》里有一个叫鲍勃的NPC，他总是在不合时宜的时候说出一些令人想吐芬芳的话，由于他的话过于阴阳怪气，且鲍为阴，勃为阳，所以鲍勃被称为阴阳人，意思是说话阴阳怪气。阴阳人网络用语是指什么样的人：1、网络词阴阳人就是说话阴阳怪气。2.、在网络上，阴阳怪气的意思就是说话有嘲讽的意味，虽然说的是好话，但是别人听着不舒服。 比如A在学习，B凑过来说：”哟，大学霸又在学习啊，我们这种学渣天天玩。”，这里B说话就阴阳怪气，一开口就是老阴阳人了。

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，也叫界面设计。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。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。三是用户测试/研究，这里所谓的“测试”，其目标恰在于测试交互设计的合理性及图形设计的美观性，主要通过以目标用户问卷的形式衡量 UI 设计的合理性。UI设计目前的前景还是很不错的，很多企业都缺少 UI设计师。而且可以看到的是，现在社会的发展，更多的智能机和智能机器人研发出现，这些都离不开UI 设计师。所以说 UI 设计的是很有前途的，是不会失业的。而且 UI 设计门槛不高，要入门也不难的。从工作内容来说，UI 设计在当前的互联网领域、科技领域可以说无处不在，好的 UI 设计能够明显提升用户的使用体验,从而给产品带来更多的附加值,所以UI 设计对于互联网产品是非常重要的。目前 UT 设计通常分为两个大的工作方向，一个是交互设计,另一个是视觉设计。总的来说，UI 设计相比较于编程而言，还是非常适合大众学的并且就业前景很广阔。学完 UI 设计，能获得一份稳定而又不失乐趣的工作，同时有利于追求更高品质的生活，在艺术领域可以获得更多的启迪。

原理磁生电：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“右手螺旋定则”(又称安培定则)来确定：将右手拇指伸出，其余四指并拢弯向掌心。这时，四指的方向为磁场方向，而拇指的方向是电流方向。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。扩展资料：电磁感应现象在实际中有着广泛的应用，特别在电工技术、电子技术以及电磁测量等方面。例如，在电工技术中，运用电磁感应原理制造的发电机、感应电动机及变压器等设备，为充分而又方便地利用自然界的能源提供了条件；在电子技术中，广泛地采用电感元件来发射接收或传递讯号。运用电磁感应的原理不仅制成多种电磁测量仪表，而且还制造了各种用于非电量电测的传感器。此外，例如加热用的感应电炉、核物理研究中用的电子感应加速器等等，也都运用了电磁感应原理。

《狄仁杰之四大天王》阵容豪华、年轻帅气、阳光、美女如云。新派偶像演技大考验。由于整体整容比较年轻，而且很多偶像，面对这部心里剧情比较多的剧，对几位年轻明星的演技是一大看点，下面从几个方面说说本人看法一、外表华丽：视觉效果很棒，音效也不错。洛阳城荡气回肠，海上也是风云变幻。二、几位青年演员的表演可圈可点，毕竟还年轻。看了图片，是不是觉得阵容很豪华，年轻又帅气，相信会激发不少mm荷尔蒙~有几个地方还是挺出戏的。赵又廷的台湾腔，陈孝正让我出戏一次，狄仁杰又让我出戏一次。女演员AB卖得一身好肉，和几名男演员一点都不来电，基本的互动都没有，元镇「揉」着她的时候，那个眼神，确定她真的不是为了钱？同学你BB霜涂多了，脸色那叫一个煞白。三、动作设计还是挺用心的。我一直提防着那个圆月弯刀和冯绍峰的溜溜球。唯一的好处就是，时不时往你脸上砸点东西，虽然两个小时，但是你不会睡着的。四、总结一下，这部片子在华语片还算是业界良心，起码有一项还能让人津津乐道。剧情的设计需要严谨和具有悬念，演员随着年龄和经验的增加，相信角色会越来越深入人心、总觉得看了剧以后会感觉很“爽”，不白花了一张电影票和一场电影时间，就是很多细节也设计得挺有妙处，值得深入去探究，总体上评价还是不错的

吐烟圈的方法有：1、先深吸一口烟，不要立刻吞入或吐出，让烟在口腔内糅合，嘴做出“喔”音型，舌头前部向外力推嘴里的烟气，推完一股之后舌头迅速收回，再推下一股，一般一股烟气能吐出3-4个完整的烟圈。2、深吸一口烟，吸入足够的烟雾，注意不要吸入肺中，而是要让烟雾停留在喉咙处，然后口型成O字形，O型越标准，吐出的眼圈越标准，一直保持到形成烟圈为止，最后用舌头轻轻弹下牙，舌头弹下牙，把舌头往下弯，把烟给顶出来就可以了。吸烟吐烟圈的方法比较多，可以通过这两种方法练习吐烟圈，最后可以吐出炫酷的烟圈。吸烟的危害吸烟对人体的危害是非常大的，具体危害有影响肾功能，吸烟者易感染病菌，吸烟导致骨密度下降，对肺部，对脑部的伤害也是非常大的。吸二手烟危害更大，所以很多公共场所都是明令禁止吸烟的。众所周知，长期吸烟者的肺部都是黑黑的，很脏。长期吸烟还会引发高血压、冠心病等心脑血管疾病。

做90路到公交公司下车转做339路到德胜路九环路路口下车，走几步就到了。

阴阳人是指双性人、雌雄同体者、两性体。阴阳人是指那种既生有男性生殖器官的，又有女性生殖器官的人，这是因为在胚胎发育期间分化异常所致的性别畸形，一般根据性染色体、梁色质、性腺及外生殖器的不一致，可分型为男性假两性畸形、女性假两性畸形和真两性畸形。是指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。奇特阴阳人，怎么查明是阴阳人的验证方法许多阴阳人是不愿意透露自己的身份的。许多儿童在出生时，医生就会把他们的生殖器“切掉”，但很多人都不认同这种做法。也这是因为此，对阴阳人真实情况的研究少之又少。而那些把睾丸或是阴蒂切掉的阴阳人也经常会一直受到激素问题的困扰。与同性恋一样，身为阴阳人也有着许多难言之隐。阴阳人是指那些在出生时，身体就体现出两性性别特征的人——这些两性特征可能体现在基因、染色体、体毛和生殖器上。奎因的身体对其睾丸分泌的睾丸素并不敏感。在北美洲，共有20000名阴阳人，阴阳人机率为两千分之一。

乾坤游侠，具体更新如下尊敬的新寻仙用户：我们将于2013-9-26上午10点30分起对体验服停机进行停机更新，我们针对玩家集中反馈的问题，做了多项的内容调整和改进，预计停机时间将持续约3个小时。此次更新后，您可以体验到寻仙的全新职业-乾坤游侠，更有满级和新副本内容的全新体验。体验服内容以体验和测试为目的，可能会进行调整，不代表最终正式服效果和品质。停机范围：体验服停机原因：版本更新更新内容：版本更新更新后的寻仙客户端版本将从3.2.24.1更新为3.3.0.1 ，计划更新内容如下：九九归一开放角色等级上限100级。升级流程：角色所在服务器破除副本“魂魄幻境”，玩家可升级至99级，此时在小桑村的“土地公”处接取并完成【返本归元求真道】系列任务，即可升级到100级满级，开启新寻仙新历程。新职业新增职业-乾坤游侠背景介绍：乾坤圈是上古之时的法宝，因修炼手法需要动用自身元气，若非天赋异禀之人修炼难成，控制乾坤圈运用自如需要年久苦练，研习之人少之甚少，几近失传。容月出自魔族将领世家，出生时与常人不同，周身散发着奇异的五彩光芒，灵力极强。容月心灵性慧，她自幼学习乾坤圈，更自悟出独特的修炼之法，屏息凝神以元气控制乾坤圈，挥手而出以一化百，如天罗地网之势，弹指间诛灭敌人，更甚时可以一敌百。她娇柔的外表下有着超越年龄的冷静果敢，机变如神，擅长顷刻间扭转战况。为抵抗九曜邪魔大军，魔主契音命容月于世间寻找天赋异禀，资质较高者授予乾坤圈，传授魔族养魂秘法，保卫黎民，共抗邪魔族。职业介绍：乾坤游侠的本命法宝是乾坤圈，通过消耗元气操纵乾坤圈变幻各种形态进行战斗。元气乃修道者生命根本所在，虽体内上限极难突破，但可吸取自然精华自我补充，可谓用之不竭。以元气召令法宝以一化十，攻击以夺命追魂之速，连环诛灭妖邪；亦可倍化法宝以泰山压顶之势，控目标于巨圈之下；操控元气令身体身轻如燕，来去如风、攻守兼备；使用魔族养魂秘法，以秘咒滋养魂魄可治疗伤势。通过消耗元气操纵乾坤圈攻击和使用养魂秘法治疗伤势可叠加乾坤印记，乾坤印记可提高技能的幸运几率，给乾坤游侠带来无法比拟的爽快感受。法宝开放100级四阶法宝1. 素贞观新增“三清掌宝使”，可使用20个【法宝玉诀】+10金流通金兑换1个【蕴魂髓】，【蕴魂髓】可交易，可在收购行进行收购。2. 使用6个【蕴魂髓】在“三清掌宝使”处，可兑换各职业的100级四阶普通法宝。3. 融合67段四阶法宝（包括80级、90级、100级四阶法宝），可额外获得【破界结晶】，可对已使用融宝结晶强化的四阶法宝进行再次强化，额外提升5%的数值。副本一、 十人团队副本-魂魄幻境魂魄劫有凝聚元神，苏醒人魂之力，邪尊尤石奉九曜之命前往太昊山以魄劫打开魂劫，魂魄劫若落入邪魔之手，三界又将掀起一番波澜。登上太昊山顶，皑皑白雪，镇阳殿庄严肃穆。亦真亦幻的魂魄幻境中，一位老者不动声色，临池而渔，看似平静的表面隐暗含杀机。副本进入方式：等级达到98级的玩家与通天河素贞观的“三清传送使”对话，进入魂魄劫副本，击杀西域狼爵后，由传送门传送至魂魄幻境。副本介绍：魂魄幻境副本为10人团队副本，玩家必须以团队的形式进入副本。副本每天可进入一次。副本奖励：a. 各职业100级仙技技能书；b. 98级各职业武器；c. 【附魂石】、【定魂石】、【绿色魂玉】、【橙色魂玉】；d. 【心法天书】、【福佑天书】、【祥瑞天书】；e. 三阳疾攻丸、三阴护体丹，强力状态道具；f. 仙元灵丹，使用后角色可获得修为值；g. 【法宝玉玦】，100级四阶法宝兑换所需道具；h. 图卷：【尤石图卷】【阿布图卷】；二、 魂魄劫(前章)1. 修正灵感大王在变换原型过程中目标死亡导致无法正常战斗的问题。2. 修正双头雪狼攻击无伤害的问题。三、 神运副本1. 下调副本神运值消耗：葫芦山（挑战）第一次进入，神运值需求由20下调至10；灵谷第一次进入，神运值需求由20下调至10。2. 开放神运特有风物志，神运商人新增道具【七星图卷礼包】和【七星连珠图卷】，这两种道具有一定几率出现。【七星图卷礼包】可开出【天枢图卷】【天璇图卷】【天玑图卷】【天权图卷】【玉衡图卷】【开阳图卷】【摇光图卷】。四、 其他调整1. 新增黄风洞、宁海平妖、虫谷历险、葫芦山、龙门水府、通天阴谋、黄金海岸、黄陵穹顶、飞越宁海、百鬼夜行阵、倩女幽魂、黑松观、渔盆、皇陵地宫、碧萝仙府、风云劫、天雷劫、十方劫副本中对副本建议等级范围内的玩家战斗能力补偿，超出最高建议等级时将不受到战力补偿。2. 下调碧萝仙府“碧萝夫人”的输出伤害。3. 下调碧萝仙府“怵惕”的输出伤害。修为系统1. 系统介绍修为是对100级角色全新开放的可积累型数值，完成玩家日常游戏行为可以获得，能通过兑换或学习消耗提升自身能力，常规情况下，每日最多可获得300点修为值，达到上限将不再获得。2. 修为获得a. 在万仙台的“羽化仙师”处接取并完成“修为任务”获得；b. 可通过副本掉落或兑换【仙元灵丹】，使用后可以获得修为值；c. VIP玩家享受每日修为特权，可在福利界面购买获得；d. 玩家经验达到200%，再次获得经验将会以每30万点经验自动转化为1点修为，不足30万的经验将会累积至下一次转化。3. 修为找回当角色没有连续上线，再次上线时，系统会自动根据离线时间计算离线修为值，离线时间越长找回率越低（超过1个月将不再增加），此数值不能通过常规（任务、道具、购买）方式找回修为，但可以通过经验获得自动转换的方式获取到每日超过300点以外的修为，离线池达到5万以上将不再进行积累。4. 修为用途a. 在万仙台的“羽化仙师”处兑换【飘羽仙丹】，用于提升超过140的奇遇点；b. 在学习本职业仙技技能书时，需要消耗一定数量的修为值。共享仓库1. 功能介绍玩家可以便捷的将部分身上的装备、牌子等道具放入共享仓库，再由本账号的其他角色取出实现道具共享。2. 仓库信息a. 玩家可在“VIP场景”和“宁海县回城点”找到”共享仓库管理员”，点击NPC对话选项即可使用；b. 共享仓库默认开启6个格子，后面的新格子可以扩充，最多可达36个格子。3. 共享流程a. 点击“共享仓库管理员”的“共享仓库”选项，开启共享仓库界面；b. 鼠标右键点击包裹中的道具，可共享的会被暂时放入，下方金钱框显示共享消耗预览；c. 确认好本次需要共享的道具，点击下方的“确认共享”按钮进行共享。4. 共享规则a. 玩家可以直接交易的道具共享不进行收费；b. 使用绑定或装备绑定的道具在绑定后共享会收费；c. 道具共享时进行收费，取出时不收费。5. 安全规则a. 在第一次进入共享仓库时,不直接弹出仓库,弹出设置密码界面,设置完毕并再次进入即可弹出仓库界面；b. 在设置密码之后，玩家打开仓库关闭仓库，查看道具不会直接看到需要输入密码验证的界面；c. 在玩家放东西和取东西的操作进行时,弹出密码输入确认界面（放入道具需要角色财产权限）；d. 玩家在一次密码验证完毕后仓库便设定为解锁状态，再次上线才会锁上。装备1. 将原有天元石功能升级为“装备精炼”，通过包裹-打造-强化打开装备精炼界面，在原有的天元石提升传奇装备属性的功能上触发更多特殊事件，能通过它达到更多的精炼效果。2. 2013年9月26日至10月3日，每天的00:05至23:55开启“传奇兑换天元石活动”，拥有五行通天塔装、龙骧套装的玩家可以通过通天河镇妖塔的“通天教弟子”、“茅山派弟子”兑换【天元石】，五行通天塔装可以兑换一个【天元石】，龙骧套装可兑换2个【天元石】，龙骧套装解绑次数超过两次后无法再兑换。注意：1. 兑换【天元石】活动不会消耗玩家装备；2. 玩家装备的帽子、衣服、腰带、裤子、鞋子5个部位，每个部位都只能进行一次兑换，若包裹中有多件相同部位的绑定传奇装备，将一起兑换【天元石】。界面1. 新增一个角色栏位，玩家现在可建立的角色数从5个增加到6个。2. 玩家达到100级后，头像界面显示更加醒目。3. 玩家达到100级会激活游戏窗口顶部信息栏，显示有总战力、当日修为、总修为数值信息。4. 在（系统设置）->（界面）勾选或取消“修为界面”即可开启或关闭顶部信息栏。技能玩家达到100级，且技能(每个职业各有2个)达到10级，则可以使用对应的仙技技能书并消耗修为，进阶技能到仙技1级。仙技技能书在十人团队副本魂魄幻境有掉落。每个职业可进阶的技能包括有：a. 金刚：“祭·猛击”、“祭·镇压”；b. 罗刹：“点射鬼爪”、“撞击铁鬼头”；c. 驭剑：“剑气·电射”、“剑诀·破军”；d. 奇门：“奇门术·九星”、“奇门术·风雷震巽”e. 控火：“火鸦术”、“火猴术”；f. 掌电：“雷霆·霹雳”、“雷霆·落雷”；g. 天君：“寒冰符”、“恶鬼符”；h. 幽冥：“治疗符”、“鬼爆符”；i. 乘风：“焚·飞刃”、“焚·灼烧”；j. 乾坤：“飞圈术”、“撞击术”。心法开放心法新等级1. 力士：【金光丹书】【崇恩真经】【太乙真经】开放至20级；2. 游侠：【云霄丹书】【武德真经】【赤经真经】开放至20级；3. 法师：【麻姑丹书】【黄龙真经】【文昌真经】开放至20级；4. 符咒：【白鹤丹书】【益算真经】【普贤真经】开放至20级。乾坤游侠特有心法1. 【飞轮丹书】：开放等级10级，技能效果“化作风火轮，向目标冲刺并造成伤害，最远可移动20步”；2. 【驭轮真经】：开放等级4级，技能效果“提高玩家移动速度”；3. 乾坤游侠心法书，均可在功勋堂兑换官处进行兑换。世界1. 宁海县、石塘县区域可自由飞行，在京城广场“驾云仙童”处可购买飞行法宝坐骑。2. 宁海县添加飞行舞蹈大师，使用道具【逍遥舞王秘笈】、【乐逍遥舞王秘笈】挂机跳舞有几率获得特殊奖励。3. 调整通天河素贞观为安全区域。任务1. 新增“返本归元求真道”九九归一系列任务，99级玩家可在小桑村土地公处可接取，完成该系列任务最后一环，“九九归一得真道”任务可解锁100级。2. 在万仙台的“羽化仙师”处新增100级修为任务：修为渐深助灵谷、修为渐深闯轮回、修为渐深夺道观、修为渐深赴白骨、修为渐深通三关【壹】、修为渐深通三关【贰】、修为渐深通三关【叁】、修为渐深破五行【壹】、修为渐深破五行【贰】、修为渐深破五行【叁】、修为渐深渡魂魄【壹】、修为渐深渡魂魄【贰】、修为渐深渡魂魄【叁】、修为渐深渡魂魄【四】3. 新增“狄仁杰”系列任务，等级达到45级的仙友可从京城少年“狄仁杰”处接取任务“由狄公寻药医诡症”，开启探寻真相之旅。4. 新增“临危机金仙传信”系列任务，98级以上玩家可在素贞观“太清真人”处可接取。5. 新增“【破劫】问天下谁破魂魄劫”任务，98级以上玩家可在素贞观“太清真人”处可接取。6. 新增“返本归元求真道”系列任务， 99级以上玩家可在小桑村“土地公”处可接取。7. 仙友会NPC“玄寂道长”处任务相关调整：a. 新增老带新任务a) “助仙友共捣茅山镇妖塔”，带领比自己级别低20级的玩家，击杀BOSS“顶天立地”。b) “助仙友共捣葫芦山（挑战）”，带领比自己级别低20级的玩家，击杀BOSS“黑蝎寨主”。c) “助仙友共捣灵谷”，带领比自己级别低5级的玩家，击杀BOSS“金辰”。b. 完成老带新任务可获得奖励【神运银丹】（增加神运值20点，每天只能使用3次）*1、【功德徽记】*2、60银流通金。c. 除任务奖励外，玩家击杀相应BOSS还将获得经验和邮件发放的老带新宝箱奖励。d. 调整原有的单人完成任务名称和高级玩家带低级玩家完成任务名称。道具在万仙台的“羽化仙师”处可兑换【飘羽仙丹】和【仙元灵丹（10点修为）】。称号1. 新增称号“真元天师”，全服第一支破魂魄劫的队伍可获得。2. 新增称号“步月登云”，收集魂魄劫副本掉落的“啸天山君”、“灵感大王”、“西域狼爵”、“阿布”、“尤石”图卷可获得。3. 新增称号“真元大士”，完成任务“【破劫】问天下谁破魂魄劫”可获得。4. 新增称号“三花聚顶”，完成“三花聚顶三阳合”任务可获得。5. 新增称号“五气朝元”，完成“五气朝元归无极”任务可获得。6. 新增称号“九九归一”，完成“九九归一得真道”任务可获得。7. 新增称号“四元斗魁星君”，需开启【天枢图卷】【天璇图卷】【天玑图卷】【天权图卷】四种图卷，神运商人购买获得。8. 新增称号“七星解厄星君”，需开启【天枢图卷】【天璇图卷】【天玑图卷】【天权图卷】【玉衡图卷】【开阳图卷】【摇光图卷】七种图卷获得；“七星解厄星君”称号会替换“四元斗魁星君”称号，神运商人购买获得。9. 新增称号“七子连珠奇异现”，需开启【七星连珠图卷】获得，神运商人购买获得。10. 新增称号“天孙传人”，需开启【霍义图卷】、【琉球奸细图卷】获得，完成狄仁杰系列任务获得图卷。11. 新增称号“神探”，需开启【狄仁杰图卷】【沙陀忠图卷】【观恭验病图卷】获得，完成狄仁杰系列任务获得图卷。综合1. 增加新职业的形神竞技战斗。2. 天魔幻境第六层新增乾坤游侠职业的战斗挑战。3. 点击聊天窗口内道具链接前的“问号”图标，可显示新帮助详细内容。4. 提高【玄元砂】和【月华石】的掉落概率。5. 【仙缘宝鉴】调整为废弃状态，增加可存在时间1小时。6. 【焕彩凤翎】道具调整为可叠加200个。7. 调整【一级混元仙石粉末】、【五彩灵石碎片】、【大喇叭】、【小喇叭】、【浣纱丹】、【蝴蝶兰】、【独山玉】、【补天石】、【二级返虚符】、【三级返虚符】、【转灵液】、【附魂石】、【附魂石碎片】、【定魂石】、【炽炎淬炼石碎片】、【幽寒淬炼石碎片】、【混元金丹】、【九天玉露】、【妖怪黄历】、【天命丹】、【摄灵符】、【百炼锤】、【心法天书】、【三字天书】、【幻境灵玉】、【离恨金丹】、【九蛇邪眼】、【九蛇锦鳞】、【凝气石】、【炽炎淬炼石】、【幽寒淬炼石】、【农政残篇】为可收购道具。修正1. 修正时装鞋子能被附魔的问题。2. 修正时装鞋子附魔属性能够加到角色属性上的问题。3. 修正门派仙矿区小地图上名称显示错误的问题。4. 修正【修道者召唤符-40级】和【通商证】共同冷却的问题。5. 修正黑松观副本有的地方无法骑乘的问题。6. 修正风云劫境副本“劫源分身”的技能对骑乘玩家无效的问题。7. 修正跨区对抗个人积分奖励跑马灯显示错误的问题。8. 修正任务“来世再续今生缘”可能无法完成的问题。商城一、 助威正式服2013超级对抗争霸赛，特限时上架礼包！销售时间：2013年9月30日至2013年10月21日1. 仙兽骑宠礼包【庚寅瑞兽礼包】【九色幻鹿礼包】【辛卯玉兔礼包】【火眼金猊礼包】【瑞彩祥龙礼包】【冥域青龙礼包】【瑶池灵娲礼包】【金竹熊猫礼包】【八寒魔羚礼包】【犀角龙兽礼包】【年灵印记·瑶池灵娲礼包】【年灵印记·金竹熊猫礼包】上架。2. 永久包裹礼包【18格永久包裹礼包】【42格永久包裹礼包】上架。3. 强化礼包【天罡破界石礼包】【四级返虚符礼包】上架。4. 宠物礼包【宠物魂玉礼包】上架。5. 经典时装礼包【虞姬套装礼包】【霸王套装礼包】【尼泊尔风情礼包（男）】【尼泊尔风情礼包（女）】【戏曲套装礼包（男）】【戏曲套装礼包（女）】【汉服套装礼包（男）】【汉服套装礼包（女）】【才子套装礼包】【佳人套装礼包】【玄天紫帝套装礼包】【乱世枭雄套装礼包（男）】【巾帼英姿套装礼包（女）】【风举清荷套装礼包（男）】【映日芙蕖套装礼包（女）】【蛮荒虎灵套装礼包】上架。6. 旅行宠礼包【神马礼包】【天喜宝伞礼包】【苍蓝瞬影礼包】【流光飞剑礼包】上架。7. 生产礼包【农政全书礼包】上架。二、 时装节上架新时装时装节2013年9月30日仙玉商城上架新时装。仙玉商城上架新时装：【乱世枭雄帽（男）】【乱世枭雄服（男）】【巾帼英姿帽（女）】【巾帼英姿服（女）】【风举清荷帽（男）】【风举清荷服（男）】【映日芙蕖帽（女）】【映日芙蕖服（女）】【蛮荒虎灵帽】【蛮荒虎灵服】【浪漫海魂帽（男）】【浪漫海魂服（男）】【浪漫海魂帽（女）】【浪漫海魂服（女）】【狂野豹纹帽（男）】【狂野豹纹服（男）】【狂野豹纹帽（女）】【狂野豹纹服（女）】。三、 其他仙玉商城1. 上架时装道具【乾坤鼎】。2. 上架飞行舞蹈经验道具【逍遥舞王秘笈】和【乐逍遥舞王秘笈】，分别售价318仙玉、618仙玉。活动开启“时装节”活动活动时间：2013年9月30日至10月21日，每日的0：05至23：55活动内容：1. 活动期间，在宁海县城外青濡口地区“遥远大陆商人”处购买【蛇纹印章】，可以对活动2级时装使用，可获得【五折兑换券】，使用【五折兑换券】可在“遥远大陆商人”处以五折价格购买时装节新添的普通时装（活动2级时装：非商城高级时装和新时装）2. 在“遥远大陆商人”处以仙玉购买的道具均通过邮件发送给您，请注意查收。3. 仙玉商城上架新时装，可见商城公告。开启“不同礼包随机送”活动活动时间：2013年9月28日至2013年9月30日，每日的00:05至23:55活动内容2013年9月28日至2013年9月30日， 40级以上玩家，可在仙友会“神秘黑衣人”处接取任务“不同礼包随机送”任务，对话完成任务后可获得道具礼包奖励，快来参加吧!任务获得的奖励种类包括有：农政残篇、智慧仙丹、祈福诀【四级强效活血药X5】、【返魂仙丹】、【橙色魂玉】、【空白配饰附魔符纸】、【好运礼包】、【天罡破界石】、【机缘仙丹】、【独山玉】、【定魂石】、【天禧宝钞】、【十级蓝田古玉】。开启“假期，每天都是周末”活动活动时间：2013年9月29日至2013年10月04日活动内容2013年9月29日至2013年10月04日，“假期，每天都是周末”活动要参加呀!2013年9月29日、30日每日的20:30至21:00和2013年10月1日至10月4日每日的15:00-15:30， 20级以上玩家，只要在此期间选中活动日程中“假期，每天都是周末”活动并点击参加活动，即可获得邮件发放的【寻仙周末大奖礼包】。等级越高的玩家，打开礼包后所能获得的奖励越丰厚。体验服提前开启“重阳节”活动活动时间： 2013年9月27日至10月3日，每日的00:05至23:55活动内容：1. 【重阳聚酒赏菊花】2013年9月27日至2013年10月3日，【重阳聚酒赏菊花】要参加啊!活动期间，20级以上玩家开启活动日程，在活动列表选择【重阳聚酒赏菊花】，再点击参加活动即可传入菊花谷。在重阳节场景里，帮助酒仙收集酿酒的【黄菊花瓣】即可完成任务。完成任务的玩家可以获得【菊花酒】、【菊花糕】和大量经验值奖励!注：仅在活动期间，才能帮助酒仙酿酒，每天能帮忙1次收集【黄菊花瓣】。离开菊花谷的时候，包裹里的【黄菊花瓣】会消失。2. 【重阳时节好礼多】2013年9月27日至2013年10月3日，【重阳时节好礼多】要参加啊!活动期间，找到宁海节日折扣店、石塘节日折扣店或京城节日折扣店。可以在“节日折扣店”里，完成任务而获得对应等级的巨额经验!完成任务同时还能获得【节日代金券】，可以用其在“节日折扣店”里兑换特定商品，并且还可以在折扣店里，额外加上仙玉，购买指定的商城道具呢。注：重阳布政使处可领取【寻仙节日礼包】!体验服开启2013年“10月回馈”活动交易服恩泽方士开始发放10月回馈大礼包，发放时间：2013年10月1日-10月15日礼包具体内容如下：20-40：【彤橙石】*2、【石塘拾荒大礼包】*3、【独山玉】*2、【积分商城卡（100积分）】*3、【福星令牌】*1；41-60：【明黄石】*2、【京城拾荒大礼包】*3、【十级蓝田古玉】*2、【银色开光石（第二孔）】*2、【福星令牌】*1；61-80：【明黄石】*3、【茅山拾荒大礼包】*3、【12格包裹（30天）】*1、【炼妖壶】*1、【福星令牌】*2；81-90：【黛绿石】*2、【通天河拾荒大礼包】*3、【24格包裹（30天）】*1、【神宠蛋强化符】*1、【福星令牌】*2；91-100：【黛绿石】*3、【摩云山拾荒大礼包】*3、【返魂仙丹】*3、【五彩灵石】*3、【福星令牌】*3。新派中国风，尽在新寻仙新寻仙运营团队XX.QQ.COM2013年9月26日

驾车路线：全程约176.1公里起点：东方电子商务园1.从起点向东南方向出发，行驶80米，右前方转弯进入九盛路2.沿九盛路行驶210米，右转进入九和路3.沿九和路行驶870米，过九和涵，右转进入红普路4.沿红普路行驶330米，左转进入德胜东路5.沿德胜东路行驶420米，朝德胜高架/秋石高架方向，稍向左转上匝道6.沿匝道行驶20米，右前方转弯进入德胜快速路7.沿德胜快速路行驶4.9公里，过备塘河桥，朝秋石高架(南)/西兴大桥(三桥)/钱江新城/秋石高架(北)方向，稍向右转上匝道8.沿匝道行驶100米，过保镇桥约770米后，直行进入秋石高架9.沿秋石高架行驶10.3公里，过下义桥，稍向右转进入复兴立交桥10.沿复兴立交桥行驶410米，过复兴立交桥约60米后，直行进入中河高架11.沿中河高架行驶1.1公里，过复兴大桥，直行进入时代大道高架12.沿时代大道高架行驶2.7公里，过中兴立交桥，朝彩虹快速路/之江大桥/萧山/千岛湖方向，稍向右转进入彩虹立交桥13.沿彩虹立交桥行驶920米，直行进入滨江彩虹快速路14.沿滨江彩虹快速路行驶3.8公里，过新浦河桥，直行进入滨江彩虹快速路15.沿滨江彩虹快速路行驶30米，直行进入滨江彩虹快速路16.沿滨江彩虹快速路行驶4.4公里，直行进入杭新景高速公路17.沿杭新景高速公路行驶980米，朝千岛湖/衢州/G25方向，稍向右转进入长深高速公路18.沿长深高速公路行驶150米，过杭州南枢纽，直行进入长深高速公路19.沿长深高速公路行驶74.6公里，直行进入杭新景高速公路20.沿杭新景高速公路行驶32.3公里，朝新安江/建德/千岛湖/G320方向，稍向右转进入杭新景高速公路21.沿杭新景高速公路行驶740米，过新安江互通约350米后，直行进入杭新景高速公路22.沿杭新景高速公路行驶20.3公里，直行进入杭新景高速公路23.沿杭新景高速公路行驶90米，直行进入进贤大道24.沿进贤大道行驶870米，左转进入睦州大道25.沿睦州大道行驶1.1公里，直行进入S0626.沿S06行驶4.7公里，直行进入环湖北路27.沿环湖北路行驶3.8公里，过右侧的淳安公路大厦约220米后，直行进入新安东路28.沿新安东路行驶1.3公里，左转进入新安南路29.沿新安南路行驶460米，过右侧的烟草大厦，朝南山大街/中心湖区旅游码头方向，右前方转弯进入新安南路30.沿新安南路行驶60米，在第1个出口，右前方转弯进入南山大街31.沿南山大街行驶380米，左转进入南山二路32.沿南山二路行驶310米，左转进入曙光路33.沿曙光路行驶40米，右转34.行驶30米，左转35.行驶10米，到达终点(在道路右侧)终点：36都商务大酒店

运动导体切割磁场线，导体内部会产生电流 ，电流的大小跟导体切割磁场线的速率和方向有关，这就是磁生电，是发电的基本原理，也就是法拉第定律。

简介：深圳市顺美医疗股份有限公司是一家集医疗器械产品研发、生产和销售为一体，现代工程技术和临床医学相结合的高新技术企业。公司研发主要为医用高分子领域的产品，主要有：一次性使用无菌中心静脉导管、一次性使用无菌血液透析导管、一次性使用压力延长管，一次性使用有创压力监测传感器等三类医疗器械产品。法定代表人：涂真金成立时间：2009-02-17注册资本：1449.7122万人民币工商注册号：440307103842661企业类型：股份有限公司(非上市)公司地址：深圳市龙岗区龙岗街道宝龙社区锦龙一路八号B栋401

东方电子商务园地址：九盛路9鐧惧害鍦板浘

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，也叫界面设计。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。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。三是用户测试/研究，这里所谓的“测试”，其目标恰在于测试交互设计的合理性及图形设计的美观性，主要通过以目标用户问卷的形式衡量 UI 设计的合理性。UI设计目前的前景还是很不错的，很多企业都缺少 UI设计师。而且可以看到的是，现在社会的发展，更多的智能机和智能机器人研发出现，这些都离不开UI 设计师。所以说 UI 设计的是很有前途的，是不会失业的。而且 UI 设计门槛不高，要入门也不难的。从工作内容来说，UI 设计在当前的互联网领域、科技领域可以说无处不在，好的 UI 设计能够明显提升用户的使用体验,从而给产品带来更多的附加值,所以UI 设计对于互联网产品是非常重要的。目前 UT 设计通常分为两个大的工作方向，一个是交互设计,另一个是视觉设计。总的来说，UI 设计相比较于编程而言，还是非常适合大众学的并且就业前景很广阔。学完 UI 设计，能获得一份稳定而又不失乐趣的工作，同时有利于追求更高品质的生活，在艺术领域可以获得更多的启迪。

由陈国富监制、徐克执导打造的"狄仁杰"宇宙，已经行进到第三部，从"通天帝国"到"神都龙王"再到如今的"四大天王"，还有大约二十部尚未拍摄，因为之前徐克表示《狄仁杰》系列会有23部作品。若从已经曝光的海报看，影片中确实有"四大天王"，不过这四大天王，应是佛教的"四大金刚"——我们日常去寺庙拜佛也常见，就在山门处耸立的四具威猛守神——持国天王、广目天王、多闻天王和增长天王。海报中，四尊巨大的天王雕像巍然矗立,其中一尊雕像更被砍掉一半面部，暗藏危机，而狄仁杰手持亢龙锏，只身立于雕像之上，与天王们形成强烈对比，周围风沙四起，似乎暗示剧情玄机，悬疑气质扑面而来。海报上的"真相不白"四字更带来神秘的期待感。但在之前的发布会上，导演徐克却对"四大天王"的谜底讳莫如深，一直表示："这个牵扯到一个人，很重要，这个人是很厉害的，还不能说。"不管能说不能说，毕竟我们一路追着狄仁杰而来，多少也学了些断案探秘的小心得，导演不言，却挡不住我们寻找真相的脚步。首先，从《狄仁杰之四大天王》的剧情中进行拆解：狄仁杰大破神都龙王案，获御赐亢龙锏，并掌管大理寺，使他成为武则天走向权力之路最大的威胁。武则天为了消灭眼中钉，命令尉迟真金结实力强劲的"异人组"，妄图夺取亢龙锏。在医官沙陀忠的协助下，狄仁杰既要守护亢龙锏，又要破获"神秘奇案"，还要面对武则天的步步紧逼，大唐江山陷入了空前的危机之中。字数不多，包含的信息却相当多。不过，其中和所谓"四大天王"有关的，却很清晰的指向了两个方向，其一是"异人组"，其二是"神秘奇案"。若从"异人组"入手，应该是最为便捷的通路，毕竟那个由武则天授意、尉迟真金召集的"异人组"，便是一个四人的江湖奇人异士组合，有能呼风唤雨，有能百般变化，有的刚烈威猛，有的阴险毒辣，无论是奇诡造型带来的视觉奇观，还是脑洞大开的绝技秘术的变幻莫测，绝对比好莱坞的超能英雄们更惊奇震撼。当然，作为故事一向丰富的"狄仁杰"系列，若能如此简单的猜到"四大天王"的真身，确实有点太容易，所以，我们仍需要锁定所谓的"神秘奇案"。

原理磁生电：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“右手螺旋定则”(又称安培定则)来确定：将右手拇指伸出，其余四指并拢弯向掌心。这时，四指的方向为磁场方向，而拇指的方向是电流方向。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。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。