求一个关于matlab的基于小波变换的图像增强代码

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。

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

【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？

公交线路：杭州地铁1号线，全程约7.4公里1、从高沙路乘坐杭州地铁1号线,经过4站, 到达九堡站2、步行约720米,到达东方电子商务园

1、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，也叫界面设计。平面设计和ui设计的区别主要有实现过程不同、完成设计工作的人数不同、工作的公司类型不一样、工作量不一样。2、实现过程不同平面设计实现过程是用印刷工艺去实现，比如一张名片，设计好了需要印刷出来才能使用，这时就需要借助于印刷工艺才行。UI设计实现过程则是运用程度代码，设计好了后通过程序代码让UI设计实现其功能。3、完成设计工作的人数不同平面设计一个人便可以完成全程的设计。老板或客户提供需求后，平面设计师便可以直接完成设计。UI设计则需要团队成员一起设计方能完成，比如设计一个APP，需要有老板或客户给一个需求，然后产品经理，交互设计师，视觉设计师，程序员来配合起来才能完成。4、工作的公司类型不一样平面设计一般去的公司，是传统企业，广告公司居多。UI设计一般去的公司，是互联网企业，比如百度腾讯这样的互联网公司。5、工作量不一样平面设计一般一个需求，就一到二页，比如一张名片，只有正反二面，只设计二面就行。UI设计的话最少也是几十上百个页面，比如一个APP有登录页面，引导页，注册页面，主页面，设置页面，功能页面等等。

深圳天溯计量检测股份有限公司联系方式：公司电话0755-84815081，公司邮箱tiansu@51JL.org，该公司在爱企查共有7条联系方式，其中有电话号码3条。公司介绍：深圳天溯计量检测股份有限公司是2009-06-17在广东省深圳市龙岗区成立的责任有限公司，注册地址位于深圳市龙岗区宝龙街道宝龙社区锦龙大道2号精锭科技工业厂区1号楼1层-6层、4号楼1层-5层。深圳天溯计量检测股份有限公司法定代表人龚天保，注册资本3,260.8696万(元)，目前处于开业状态。通过爱企查查看深圳天溯计量检测股份有限公司更多经营信息和资讯。

UI即User Interface(用户界面)的简称。从字面上看是用户与界面2个组成部分，但实际上还包括用户与界面之间的交互关系，所以这样可分为3个方向，他们分别是：用户研究、交互设计、界面设计。比如木创工业设计，就是涉及UI设计界面设计的。UI设计是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。UI设计师的职能大体包括三方面：一是图形设计，即传统意义上的“美工”。当然，实际上他们承担的不是单纯意义上美术工人的工作，而是软件产品的产品“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。一个软件产品在编码之前需要做的就是交互设计，并且确立交互模型，交互规范。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。一个UI设计师，你不能局限在前端设计里，并非你只是设计楼的样子而不盖楼，甚至于怎么盖楼，都是你要 全程监控的。试想，你的伟大设计由于一个拙劣的施工队而走了样，变了形，只能怪你监管不力，不用去埋怨施工队。当然，前提是你有这个权利去寻找一只有能力 的施工队伍。寻找施工队的任务也是你要了解的，如果你只懂得大放厥辞，挥毫泼墨，丝毫不考虑施工队伍的感受，那你也会变成众矢之的。比如你设计了一个相当绚丽和牛逼的界面或者人机交互功能，结果因为技术无法实现而破产，那你怪谁，只能说你无知和不考虑现实。首先按照国际惯例，简述一下ui的概念：ui即user interface(用户界面)的简称。ui设计则是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的ui设计不仅是让软件变得有个性有品味，还要让软件的操作变得舒适、简单、自由,充分体现软件的定位和特点。再来说说ui设计其中最重要的一环：人机交互。一般来说，人机交互工程的目标是打造一个让用户操作简单、便捷的界面。所以也就是说，ui 指的不是简单的用户和界面，还包括用户和界面的交互。那么作为 ui 设计师，要做的就不只是设计出美观的界面，还要设计出让用户用起来舒服、操作简单的界面。分析ui设计的职位范畴，可以先从网页说起。网页技术按照传统的分类来说，分为设计和开发两部分，英语中叫做 web design 和 web development，ui 设计师既然叫设计，肯定是属于design 里面的，而设计一般还分为前端设计和后端设计，前端叫做 front-end， 后端叫做 back-end。简单的打个比方，就是前端负责画蓝图、后端负责盖高楼，而ui设计师，就是属于前端设计的。一个ui设计师，你不能局限在前端设计里，并非你只是设计楼的样子而不盖楼，甚至于怎么盖楼，都是你要 全程监控的。试想，你的伟大设计由于一个拙劣的施工队而走了样，变了形，只能怪你监管不力，不用去埋怨施工队。当然，前提是你有这个权利去寻找一只有能力 的施工队伍。寻找施工队的任务也是你要了解的，如果你只懂得大放厥辞，挥毫泼墨，丝毫不考虑施工队伍的感受，那你也会变成众矢之的。比如你设计了一个相当绚丽和牛逼的界面或者人机交互功能，结果因为技术无法实现而破产，那你怪谁，只能说你无知和不考虑现实。ui设计是干什么的？先行迦美ui设计培训——中国就业最好的高端数字ui设计培训品牌，主要从事ui设计培训相关互联网紧缺人才的技术培养.至今,已累计帮助上万名学员实现华丽转身,平均就业薪资3500元以上，最高就业月薪15000元以上。推荐就业率达到100%。就业学员遍布全国.先行迦美ui设计培训拥有国内顶尖的师资力量，是国内最早一批从事ui设计教育的专业人才所组成的一家ui设计培训机构。

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网络词阴阳人是什么意思网络词阴阳人就是说话阴阳怪气。在网络上，阴阳怪气的意思就是说话有嘲讽的意味，虽然说的是好话，但是别人听着不舒服。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具有雌雄同体现象的人被称为雌雄同体人，又称双性人。雌雄同体人有很多种，但究其原因是精子或卵细胞产生时减数分裂异常导致。也即异常的减数分裂产生异常的精子或卵细胞，异常的精子或卵细胞相结合产生异常的受精卵，异常受精卵发育成为雌雄同体人。通常而言，人的性别是有性染色体XY所决定，具有XX染色体的人发育成为女性，具有XY染色体的人发育成为男性。雌雄同体人在染色体层面一般同时具有双性染色体，例如XXY。具有双性染色体的人（以XXY为例），在发育的过程中可能同时具有男性和女性的第二性征，甚至可能同时具有男性和女性的生殖器（以睾丸和卵巢为代表）。同时具有完整的男性和女性生殖器的雌雄同体人可以通过手术切除某一性别的生殖器，从而在腺体层面上转变成为正常人。但事实上，由于染色体异常，其患有性染色体疾病的几率比正常人要高。 关于雌雄同体的发生率，最高的估计有1%的活产儿有某种程度的性别不明，有0.1%到0.2%的活产儿会因性别不明会引起医疗关注，也包括以手术消除此现象的人。其它人估计得真正雌雄同体的发生率则低很多，约为0.018%。网球运动员莎拉·格罗内尔德便是一个雌雄同体人，尽管她在19岁时已经做了男性生殖器切除手术，生理上已为女人。但是，直到2009年，她才终于被WTA授予了“女性球员”的身份。此后，她可以参加任何女子网球比赛。

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

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UI即UserInterface(用户界面)的简称。泛指用户的操作界面，包含移动APP，网页，智能穿戴设备等。互联网新科技兴起，从国外引进了UX设计师的感念，但是公司内部协作分的更细，分为了：UI设计师(视觉)和UE设计师(交互)，设计师彻底告别了代码，更专注于我们所说的：用户体验。UI设计师面向的是产品使用者(用户)，由于用户的留存会决定产品的生死，所以他们要听的是用户的话。即使上层领导与你的审美有很大差别，但也决不敢拿产品的命运打赌。用户留存数据、内测用户的反馈等是你做产品迭代的原因所在。甚至有时候，漂亮、充满创意的界面产生的效果反而比较差。在开展设计产品UI之前，我们应当根据功能的优先级或者相关调研数据，结合常规设计原则来建立应用的界面交互框架，即交互线框图。交互线框图须对零碎且尚未流程化的功能信息进行归纳和整理，首先要交代应用中都有什么东西，并设计合理的信息结构，明确这些元素的具体位置，最后再详细描述用户与界面元素之间的交互行为，包括如何操作以及相应的操作反馈、跳转路径等。UI设计师软件基础与矢量插画绘制：Photoshop、illustrator、矢量插画绘制、CINEMA4D三维立体软件等。网站设计与制作：网站概述、专题设计、营销类页面设计、web前端与整站制作、移动端布局、门户网站设计、H5营销设计与交互动效。智能设备交互界面设计：APP介绍与产品分析、APP需求分析与手绘原型图、多系统图标设计、三大平台设计规范、产品交互设计、AE动效设计、标注、切图、原创APP产品项目实战等。

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公交线路：350路 → 地铁1号线，全程约14.6公里1、从颜家港桥步行约60米,到达颜家港桥站2、乘坐350路,经过4站, 到达焦家村公交中心站（也可乘坐312路区间、312路）3、步行约320米,到达打铁关站4、乘坐地铁1号线,经过6站, 到达九堡站（也可乘坐地铁1号线）5、步行约740米,到达银港餐饮杭州东方电...

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。

山西安泰集团股份有限公司联系方式：公司电话0354-7531051，公司邮箱atcw@163.com，该公司在爱企查共有5条联系方式，其中有电话号码1条。公司介绍：山西安泰集团股份有限公司是1993-07-29在山西省晋中市介休市成立的责任有限公司，注册地址位于山西省晋中市介休市义安镇义安村义安镇政府西100米。山西安泰集团股份有限公司法定代表人杨锦龙，注册资本100,680万(元)，目前处于开业状态。通过爱企查查看山西安泰集团股份有限公司更多经营信息和资讯。