大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言 小波变换的问题，于是小编就整理了5个相关介绍c语言 小波变换的解答，让我们一起看看吧。
小波变换推导？
答:小波变换推导步骤如下:
小波分解:[c,l] = w***edec(s,3,'db1');l是length的意思，记录的是由高到低各级的长度。s代表进行分解的变量；3代表分解层数对1张图象进行小波分解，可以在MATLAB中实现。在COMMAND WINDOWS窗口中直接输入w***edemo进入说明,w***emenu进使用程序，也可以直接编程。程序在w***edemo里面自带。小波变换:小波变换（w***elet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。 所以这两个不是一个意思。
麻烦通俗解释下，时频分析，小波变换，的作用，优缺点，谢谢？
小波变换是时频分析的一种方法。
小波变换时将一个时间信号变换到时间频率域，可以更好的观察信号的局部特性，可以同时观察信号的时间和频率信息，这是傅里叶变换达不到的；小波变换的冗余度很大如何理解傅里叶变换和小波变换？
短时傅里叶变换是给信号在时域上加窗，把信号分成一小段一小段，分别做傅里叶变换； 小波变换直接更换了基函数，将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。
相比于窗宽窄不能变化的短时傅里叶变换，小波基的尺度可以伸缩，从而解决了时域、 频域分辨率不可兼得的问题，并且可以实现正交化。
利用小波变换进行图像压缩时如何指定图像大小？
clearall
Y=imread('5.PNG');
[X,map]=gray2ind(Y,256);
subplot(1,2,1);
image(X);
colormap(map);
title('原始图像');
%***用默认的全局阈值
[thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp('cmp','wp',X);
%图像进行压缩
小波包变换的图像压缩算法？
该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法.
到此，以上就是小编对于c语言 小波变换的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言 小波变换的5点解答对大家有用。
