代码搜索：大数分解

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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m f10_8.m

%装载信号 load leleccum; %截取信号中的一段[2600，3100] s=leleccum(2600:3100); %用小波db3对s进行三层分解 [c,l]=wavedec(s,3,'db3'); %选用全局阈值进行信号压缩处理 thr=40; [sd,csd,lsd,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',c,l,'db3',3,t
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java project12.java

/**输出400以内的smith数，smith数是指满足下列条件的可分解的整数： * 其所有数位上的数字和等于其全部素数因子的数字和 * 如9975＝3×5×5×7×19，数字和＝因子的数字总和＝30；*/ public class Project12 { private static int N=400; public static void main(String args[
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m f11_9.m

%调入第一幅模糊图像 load cathe_1; X1=X; %调入第二幅模糊图像 load cathe_2; X2=X; %基于小波分解的图像融合 XFUS=wfusimg(X1,X2,'sym4',5,'max','max'); %显示 colormap(map); subplot(2,2,1); image(X1); axis square; title(' C
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m f10_4.m

%装载采集的信号leleccum.mat load leleccum; %将信号中第2000到第3450个采样点赋给s indx=2000:3450; s=leleccum(indx); %画出原始信号 subplot(2,2,1); plot(s); title('原始信号'); ylabel('幅值 A'); %用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数 [c,l]=w
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m f10_8.m

%装载信号 load leleccum; %截取信号中的一段[2600，3100] s=leleccum(2600:3100); %用小波db3对s进行三层分解 [c,l]=wavedec(s,3,'db3'); %选用全局阈值进行信号压缩处理 thr=40; [sd,csd,lsd,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',c,l,'db3',3,t
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m example6_3.m

load freqbrk; s=freqbrk; [c,l]=wavedec(s,6,'db5'); subplot(8,1,1); plot(s); title('使用db5小波分解6层：s=a6+d6+d5+d4+d3+d2+d1'); Ylabel('s'); a6=wrcoef('a',c,l,'db5',6); subplot(8,1,2); plot(a6); Yl
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m examp16_18.m

%调入第一幅模糊图像 load cathe_1; X1=X; %调入第二幅模糊图像 load cathe_2; X2=X; %基于小波分解的图像融合 XFUS=wfusimg(X1,X2,'sym4',5,'max','max'); %显示 colormap(map); subplot(2,2,1);image(X1); axis square; title(' Cathe
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m 例程17-5.m

%读入EEG信号 load eeg.dat; x=eeg(2,1:512)'; N=length(sig); %采样频率 fs=312.5; %小波分解 [c,l] = wavedec(x,5,'db5'); %重构第5层逼近信号 a5 = wrcoef('a',c,l,'db5',5); %重构第1～5层细节信号 d5 = wrcoef('d',c,l,'db5',5);
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m exam10_14.m

clc; clear; % 载入一维原始信号 load noisbloc; s = noisbloc; % 画出原始信号 subplot(4,1,1);plot(s);title('原始信号'); % 使用db1进行在第3层SWT分解. [swa,swd] = swt(s,3,'db1'); % 画出从1～3层离散小波变换的低频系数和高频系数 subplot(4,2,3);plo
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m 例程11-11.m

% 当前延拓模式是补零 % 装载原始图像 load sinsin; % X 包含原始图像 % 绘制原始图像 figure(1); image(X); colormap(map); title('原始图像'); % map 包含原始彩图 nbcol = size(map,1); % 使用db1对X进行单尺度分解 [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'db1'
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