wavelet

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    フーリエ級数で 、任意の関数を正弦の和とニューラルネットワークにおいて 余弦 として分解することができる、任意の機能は、ロジスティック関数上加重和として分解することができます。ハールの加重和が を関数として(一つの層ニューラルネットワーク)ウェーブレット変換で 、任意の関数を分解することができ、分解のためのこのような性質は、ガウスの混合物中にもありますか?もしそうなら、証拠はありますか?

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    ウェーブレットを使用したECG圧縮の研究を行っています。私は通常、MIT不整脈データベースから最大2000サンプルのサンプルを採取します。私のセミナーの1つの間に、1人が「私が検討しているサンプルの頻度は何ですか」と尋ねました。 MITデータは毎秒360サンプルでサンプリングされますが、彼は私が検討しているサンプルについて尋ねていました。彼は、ウェーブレット分解のレベル数と信号の特定の周波数との間

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    私はskimage.restoration.denoise_waveletイメージをdenoiseしたいです。しかし、問題はインポート時に発生します。 from skimage.restoration import denoise_nl_means,denoise_wavelet ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-inpu

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    私は時系列/ベクトルusind dwtを近似しようとしています。私は完全なdwtとidwtの再構築を適用することができますが、元の信号を再構築する方法はほとんどわかりません。 私はこれをしようと試み: library(wavelets) x<-c(7, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 6) w <- dwt(x, filter="haar",n.levels = 3) rec<-idwt

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    私はbiwaveletパッケージを使用してウェーブレットコヒーレンス解析を行っています。私はlag1値(各時系列のAR(1)係数を含むベクトルでなければならない)を正しく設定することに問題があります。以下に再現可能な例を示します。どうもありがとう。 t1 <- cbind(1:100, rnorm(100)) t2 <- cbind(1:100, rnorm(100)) lag.t1=acf(

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    分解ウェーブレットを3段階で表示したい。 これを表示するMatlab関数を教えてもらえますか? [cA cH cV cD]=dwt2(a,waveletname); out=[cA cH;cV cD]; figure;imshow(out,[]); これは、最初のレベルでのみ機能します。 実際には、Matlabのwavemenuのような方形モードを表現したいと思います。 example o

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    次の式の波形をプロットする必要があります。 - 時間 't'の関数としてウェーブレットを定義する方法がわかりません(ここでは定義しません)? ウェーブレットをどのようにスケール変換して変換しますか? [phi,psi,xval] = wavefun('db4',10); %extracting the psi function from db4 [a,s]=size(psi); %extra

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    pywt.Wavelet()が特定のビルトインウェーブレットでエラーを発生させる理由は何ですか? 基本的な(数学的な)理由はありますか? iに対する ValueError: Invalid wavelet name. と pywt.Wavelet(i) 出口= pywaveletのDOCから 'cgau1', 'cgau2', 'cgau3', 'cgau4', 'cgau5', 'cga

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    次のコードサンプルでは、​​印刷された出力の行が少なくともおおよそ一致することが予想されます。しかし、彼らはしません。 % input data y = rand(10000,1); dt = 1/500; % 500Hz is the sampling rate % wavelet transform f = 1:50; % frequencies at which to p

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    Cでウェーブレット処理をしていて、幸いにもGSL-2.1が見つかりました。私は、のCode Composer StudioでARMのCortex-Mプロセッサ用GSL-2.1のインタフェースにしようとしていますだけでなく、エネルギア15.コードであっても、このコードを #include <stdio.h> #include <math.h> #include <gsl/gsl_errno.h>