모든 종류의 이미지에서 잘 작동하지 않는 상처 세그멘테이션에 대한 로컬 히스토그램 접근법을 시도한 다음 상처 세그멘테이션을 위해 Wavelet 변형을 사용하도록 가르쳤습니다. 어떤 웨이브 렛 변환이 상처 세분화에 좋으며 몇 가지 팁을 구현할 수 있습니까 ?? 웨이브 렛 변환보다 더 좋은 방법으로 모든 조명 조건에서 세그먼트를 조각합니까? 이미지 클러스터링
저는 pywavelet 라이브러리를 사용하여 웨이블릿의 개념을 이해하려고합니다. 필자의 첫 번째 단계는 웨이브 렛 계수를 사용하여 주어진 입력 신호를 재구성 할 수있는 방법을 확인하는 것이 었습니다. 아래에있는 내 코드를 참조하십시오 db1 = pywt.Wavelet('db1')
cA6, cD6,cD5, cD4, cD3, cD2, cD1=pywt.wave
MATLAB에서 신경망을 사용하여 신호의 웨이브 렛 변환 출력을 트레이닝하는 중입니다. 그래서 웨이브 렛 변환을 위해 3 레이어 db4 웨이브 필터를 사용하기로 결정했습니다. 나는 240 요소의 배열을 사용하고 웨이블릿 변환 후, 나는 내 신경 네트워크를 양성해야하기 때문에, 내가의 배열 길이 36, 36, 65, 123의 웨이블릿 변환을 다시 샘플링해야
아래에 게시 된 spectrogram이 (가) 주어진 비 정상적인 신호를 나타내는 지 알고 싶습니다. 이 진정한 표현 인 경우, 나는 음모의 특정 기능에 관한 질문의 수 ... 0 들어 이 -.> 25 가로축에, 왜 그것이까지 신호 성분을 보여주는가 최고 주파수? 나는 첫 번째 지속 시간이 t1 일 때, 나는 신호 x1의 주파수만을보아야한다고 생각한다. 또
나는 다음과 같이 한 수준의 데시 메이션 웨이블릿 파이썬에서 패키지 pywavelets에서 함수 swtn를 사용하여 3D NumPy와 배열에 변환을 적용하기 위해 노력했습니다 : 에러 상승 import numpy as np
from pywavelts import swtn
img = np.random.rand(4,4,5)
WT = swtn(img, '
1343 개의 데이터 포인트에 대해 12 x 12 변수의 XTS ZOO 객체를 가로 질러 슬라이딩 윈도우를 사용하여 상관 연산을 한 결과 큰 XTS 객체가 있습니다. 내 큰 XTS 개체는 다음과 같이 구성되며, 행은 시간 및 열을 나타내며 상관 관계 조합을 나타냅니다. 내가 틀렸다하지만 R의 eigen() 기능은 매트릭스 람다 1, 2, 3의 고유 값을 계
MODWT가 사용되는 용지에서 결과를 재현하려면 파이썬을 사용해야합니다. 저는 현재 pywt를 사용하고 있으며 고정 웨이블릿 변환 (SWT) 만 있습니다. 나는 조금 연구를하고 현재 MODWT를위한 패키지가없는 것 같아요. 또한 많은 사람들이 SWT와 MODWT가 똑같다고 말합니다. 그러나 파이썬에서 MATLAB과 SWT를 사용하는 MODWT의 결과는 다릅
다음 코드 샘플에서는 인쇄 된 출력 행이 적어도 대략 서로 일치해야합니다. 그러나 그들은 그렇지 않습니다. % input data
y = rand(10000,1);
dt = 1/500; % 500Hz is the sampling rate
% wavelet transform
f = 1:50; % frequencies at which to p
IWT 변환 및 필터 5/3을 사용하는 가역 이미지 워터 마킹을 구현하고 싶습니다. 처음에는이 필터가 cdf 5.3입니다. matlab에 있습니다. 그러나 코드를 실행 한 후에 이것이 사실이 아니며 필터 5/3이 다르다는 것을 알게되었습니다. 내가 찾은 검색 후에이 필터가 JPEG2000에서 사용 된 legall 5/3이라는 것을 알았습니다. 이제는 필터
웨이블릿 변환 코드가 있습니다. 여기서는 신호를 분해하기 위해 coif1을 사용하고 있습니다. 아무도 coif1의 사용법을 설명 할 수 있습니까? 그리고 그것은 무엇을 의미합니까? 이 코드입니다 : function wavelet = waveletTransform(image)
% input: image to process and extract wavelet