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 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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m 例程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 examp13_14.m

clc; clear; % 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,sqrt(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,
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m examp13_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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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 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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