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 program_11_13.m

% 载入原始图像 load sinsin; % X 包含装载的图像 % 绘制原始图像 subplot(2,2,1); image(X); colormap(map); title('原始图像'); % 使用sym4对X在第3层进行SWT分解 swc = swt2(X,3,'sym4'); % 第二种用法 [ca,chd,cvd,cdd] = swt2(X,3,'sym4');
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m program_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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m program_20_1.m

% 本程序实现小波在矩阵方程求解中的应用 clear;clc; % 构造小波矩阵 [h,g]= wfilters('db7','d'); % 分解低通和高通滤波器 N=512; % 矩阵维数(大小为2的整数幂次) L=length(h); % 滤波器长度 rank_max=log2(N); % 最大层数 rank_m
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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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www.eeworm.com/read/341597/3247997

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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 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
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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);
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