matlab求HSV中V离散小波变换

clearall;closeall;ts=0.001;J=1/147;q=22/147;sys=tf(1,[J,q,0]);dsys=c2d(sys,ts,'z');[num,den]=tfdata(

[x,y]=meshgrid(500:500:5500,10:10:100);z=[1.51.51.51.51.51.61.61.61.61.71.71.51.51.61.61.61.71.71.71

拟合的时候把y当作自变量,x当作未知数这样拟合出来的函数是x=f(y)知道y求x就容易了

首先你给的题目有问题,Y只有59个数据,所以我给X多增加了2个.其次你怎么没赏分最后的结果是只有这样的人才会来解答你的问题了,clear;clc;x=30:5:320;y=[33.4537.2340.

N=128;w=8*pi/N;n=0:N-1;x=exp(-n*w/16).*sin(n*w);k=linspace(-8,8,100);fort=1:length(k)X(t)=sum(x.*(ex

functionI=S_quad(x,y)n=length(x);m=length(y);if=merror('ThelengthsofXandYmustbeequal');return;endifr

基本思路是用fft做傅立叶变换,然后画出频谱图,其中的极值处就是频率值.比如下面这个例子,一个22hz的信号.%generatethetimeindexsampling_rate=100;t1=0:1

首先把txt文件命名成data.txt然后编写m文件如下：loaddata.txtx=data(:,1);y=data(:,2);plot(x,y)注：实在不行,把数据发给我.再问：不行啊部分数据0.

functiona=myconv(b,c)bs=size(b);cs=size(c);i=any(bs-cs);ifierror('error')endi=any(~(bs-1));ifierror(

Xa=-1;%X的下限Xb=1;%X的上限Ya=-1;%Y的下限Yb=1;%Y的上限Xn=30;%在X的下限与上限中取的点数Yn=30;%在Y的下限与上限中取的点数%输入参数center_x=0;ce

函数是fft(向量).ifft(向量逆变换)fft2(矩阵)ifft2(矩阵逆变换)a=[100200;100200];a=repmat(a,4,4)af=fft2(a)给你个小例子你回去试试注意观察

小波变换的优点：　　(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)　　(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性　　(3)小波变换具有“变焦”特

只有n和x,咋画二维图?画个平面图还行. x0=1;%设置初始值,x(1)=1x=x0*ones(1,100);%生成x(n)初始数组forn=1:99x(n+1)=-0.01*x(n)+x

x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 8.85];y=[13 12.1 11 

假设有函数y=f(x),>>x=0:0.1:16;(0:16是区间,0.1是间隔)>>y=f(x);(这是函数表达式)>>plot(x,y,'rp');可以仿照这个来就好了.

MATLAB自带wavlet（小波处理工具箱）,你可以调用进行使用再问：那请问怎么评价使用不同小波和level的降噪效果呢？不知道选哪个效果好啊……谢谢！再答：这个一般要自己尝试几次了。。。或者找本小

1.fft是离散fourier变换后的数据,也就是谱.但它是用快速传立叶算法来实现的离散传立叶变换2.这个说明低频能量高,n对应的是基频的位置,但不是频率本身,因为离散传立叶变换的频率也是离散的,而且

d2c函数就可以前提是知道采样时间

a=(0:15)'*(0:15);W=exp(-2*pi*1i*a/16)/sqrt(16);不会太麻烦,两句搞定推广到不同N值情况a=(0:N-1)'*(0:N-1);W=exp(-2*pi*1i*

plot3(x,y,z,'.')具体代码如下：>>A=[-0.0447790.1288870.001905-0.0680100.1512440.037195-0.0022870.1301500.023