代码搜索:大数分解
找到约 4,750 项符合「大数分解」的源代码
代码结果 4,750
www.eeworm.com/read/215039/15076614
m pq.m
%PQ分解迭代法
%按何仰赞书p46页例题编程
clear;
N=input('请输入节点数:n=');
m=input('请输入PV节点数:m=');
nl=input('请输入支路数:nl=');
ph=input('请输入平衡母线节点号ph=');
jd=input('请输入误差精度jd=');
% B=input('请输入由支路参数形成的矩阵:B=');
www.eeworm.com/read/211300/15183156
txt 内容.txt
附录 PWS_DSPC 汉化的数字信号处理工具箱1.0版中的Matlab 函数
% 用于一书
%
% 离散信号和系统
% conv_m - 改进的线性卷积子程序 (第22页)
% conv_tp - 用Toeplitz矩阵计算的线性卷积(第34页)
% evenodd - 将实信号分解
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m mydwt2.m
function mydwt2 %主程序用于测试图像,
I=imread('hao','bmp');
f=I(1:400,1:400,1);
f=double(f);
g=mydwt(3,f);%分解后图,3为层数,可以任意大小的整数
;%任意层数重构,这里用3层
r=imydwt(3,g);
t=f-r
f=uint8(f);
imshow(f);
figure%重构后图
www.eeworm.com/read/207233/15279056
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 program_16_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
www.eeworm.com/read/461648/1551954
m program_13_14.m
% 当前延拓模式是补零
% 设置信噪比和随机数种子
snr = 3; init = 2055615866;
% 产生原始信号,并叠加标准高斯白噪声
[xref,x] = wnoise(3,11,snr,init);
% 对x使用sym8小波进行5层分解,得到高频系数。使用SURE阈值、软阈值进行降噪
lev = 5;
xd = wden(x,'heursure','s','one'
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m program_13_13.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 program_13_18.m
%装载并显示原始图像
load belmont2;
subplot(1,2,1);image(X);colormap(map);title('原始图像');
%首先利用db3小波对图像X进行2层分解
[c,l]=wavedec2(X,2,'db3');
%全局阈值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('cmp','wv',X);
%压缩处理:对所有高频系数进行同样的
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m program_17_05_special.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);