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1、西安科技大學(xué)研究生課程數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)題目使用Haar小波和傅里葉變換方法濾波及數(shù)據(jù)壓縮 指導(dǎo)老師:李?lèi)?ài)國(guó) 學(xué) 生:陳立朝 學(xué) 號(hào):16208009004 專(zhuān) 業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)西安科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告一、實(shí)驗(yàn)題目:使用Haar小波和傅里葉變換方法濾波及數(shù)據(jù)壓縮二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.掌握離散數(shù)據(jù)的Haar小波變換和傅里葉變換的定義,基本原理和方法.2.使用C+實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的Haar小波變換和離散傅里葉變換. 3.掌握數(shù)據(jù)濾波的基本原理和方法. 4.掌握使用Haar小波變換和離散傅里葉變換應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮的基本原理和方法,并且對(duì)兩種數(shù)據(jù)壓縮進(jìn)行評(píng)價(jià).3、 實(shí)驗(yàn)步驟 1 算法原理 1.

2、1 Haar小波變換(1)平均,細(xì)節(jié)及壓縮原理設(shè)x1,x2是一組兩個(gè)元素組成的信號(hào),定義平均與細(xì)節(jié)為,。則可以將a,d作為原信號(hào)的一種表示,且信號(hào)可由a,d恢復(fù),。(2)尺度函數(shù)和小波方程在小波分析中,引入記號(hào),其中,表示區(qū)間0,1上的特征函數(shù)。定義稱(chēng)為Haar尺度函數(shù)。由上式可知,都可以由伸縮和平移得到。小波分析中,對(duì)于信號(hào)有不同分辨率的表示,當(dāng)用較低分辨率來(lái)表示原始信號(hào)時(shí),會(huì)丟失細(xì)節(jié)信息,需要找到一個(gè)函數(shù)來(lái)描述這種信息,該函數(shù)稱(chēng)之為小波函數(shù)?;镜男〔ê瘮?shù)定義如下:則稱(chēng)為Haar小波。稱(chēng)為兩尺度方程,稱(chēng)為小波方程。(3)Haar小波變換計(jì)算方法設(shè)是一個(gè)長(zhǎng)度為(n>1)的離散信號(hào)序列,

3、記為,該序列可以用如下的帶有尺度函數(shù)來(lái)表示:一次小波分解的結(jié)果:對(duì)上式積分,由尺度函數(shù)的正交性,可得。令k=0,得到。 一般的,有同理,有2.傅里葉變換(1)一維連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換定義設(shè)f(t)為連續(xù)的時(shí)間信號(hào),則定義為f(t)的傅里葉變換,其反變換為。(2)一維離散傅里葉變換對(duì)連續(xù)的時(shí)間信號(hào)f(t)等間隔采樣,得到離散序列f(n)。假設(shè)采樣N次,則序列表示為。令n為離散變量,u為離散頻率變量,則一維離散傅里葉變換及其反變換定義:傅里葉變換的數(shù)學(xué)性質(zhì)中,最重要的一點(diǎn)是:一個(gè)在時(shí)域或空域上看起來(lái)很復(fù)雜的信號(hào)(比如聲音或圖像)通常在頻域上只集中在很小一塊區(qū)域內(nèi),而很大一部分?jǐn)?shù)值都接近于零。即一個(gè)

4、在空域中看起來(lái)占滿全空間的信號(hào),從頻域中很可能只占用了極小一塊區(qū)域,而大部分頻率是被為零的。這就得到一個(gè)極為實(shí)用的結(jié)論:一個(gè)看起來(lái)信息量很大的信號(hào),其實(shí)可以只用極少的數(shù)據(jù)就可加以描述。只要對(duì)它先做傅里葉變換,然后只記錄那些不接近零的頻域信息就可以達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的目的。(3)快速傅里葉變換FFT原理FFT的基本思想:將大點(diǎn)數(shù)的DFT分解為若干個(gè)小點(diǎn)數(shù)DFT的組合,從而減少運(yùn)算量。令,則F(u)可改寫(xiě)為。令N=2M,其中M為一正整數(shù)。帶入式中,得到 ,則有,上述推導(dǎo)說(shuō)明:對(duì)一個(gè)長(zhǎng)度為N的序列進(jìn)行傅里葉變換可以通過(guò)將其劃分為2個(gè)N/2的序列進(jìn)行傅里葉變換,對(duì)于N/2的傅里葉變換,可劃分為兩個(gè)N/4的變

5、換,這一過(guò)程不斷迭代,知道兩點(diǎn)的序列為止,可計(jì)算出該序列的傅里葉變換。(4)時(shí)間抽取的基2FFT蝶形算法對(duì)于(3)中的計(jì)算方法,可以采用蝶形運(yùn)算符號(hào)來(lái)表示。本實(shí)驗(yàn)中采用的算法是時(shí)間抽取的基2FFT算法實(shí)現(xiàn)快速傅里葉變換。3. 數(shù)據(jù)壓縮的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則(1)數(shù)據(jù)壓縮比設(shè)原始信號(hào)f(n)的數(shù)據(jù)量大小為S,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)壓縮后,信號(hào)的數(shù)據(jù)量變?yōu)镸,一般情況下M<S。則數(shù)據(jù)壓縮比率的定義為:由上式可知,數(shù)據(jù)壓縮得越小,其數(shù)據(jù)壓縮比越大。(2)數(shù)據(jù)失真度對(duì)于壓縮后的數(shù)據(jù),可以采用反變換等方式還原信號(hào)。設(shè)原信號(hào)為f(n),還原信號(hào)為f1(n),則我們定義還原信號(hào)與原始信號(hào)的差異為數(shù)據(jù)失真度。顯然,數(shù)據(jù)恢復(fù)越接近

6、原始信號(hào),數(shù)據(jù)失真度越小。4.算法步驟(1)Haar小波方法步驟a) 讀入原始數(shù)據(jù)f(n)b) 對(duì)原始數(shù)據(jù)f(n) 進(jìn)行小波變換。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行不同層級(jí)(分辨率)下的小波變換,得到不同的小波變換結(jié)果An , Dnc) 對(duì)于上步中的小波變換結(jié)果,把細(xì)節(jié)分量Dn置為0,即濾波得到壓縮數(shù)據(jù) And) 對(duì)于濾波結(jié)果 An,通過(guò)小波逆變換,恢復(fù)數(shù)據(jù)e) 計(jì)算恢復(fù)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的差異,進(jìn)行壓縮評(píng)價(jià)(2)離散傅里葉變換步驟a) 讀入原始數(shù)據(jù)f(n)b) 對(duì)原始數(shù)據(jù)f(n)進(jìn)行離散傅里葉變換。使用蝶形算法計(jì)算傅里葉變換結(jié)果F(u)c) 對(duì)F(u)進(jìn)行濾波,保留低頻成分,舍棄高頻成分,即得到原始數(shù)據(jù)的近似表示d

7、) 對(duì)濾波結(jié)果的低頻數(shù)據(jù),高頻分量恢復(fù)為零值,使用傅里葉反變換,恢復(fù)數(shù)據(jù)e) 計(jì)算恢復(fù)數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的差異,進(jìn)行壓縮評(píng)價(jià)5.程序流程圖開(kāi)始讀取原始數(shù)據(jù)小波變換DWT變換結(jié)果濾波數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件結(jié)束圖1 Haar小波變換流程圖在圖1中,原始數(shù)據(jù)存放在文本文件eggs.txt中,由程序運(yùn)行時(shí)讀入。對(duì)結(jié)果的濾波是舍棄小波分解的細(xì)節(jié)部分。計(jì)算結(jié)果寫(xiě)入dwt.txt文件中。開(kāi)始讀取原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)f(n),變換后A(n)對(duì)A(n)小波逆變換IDWT,得f1(n)計(jì)算f(n)和f1(n)差異結(jié)束圖2 Haar小波壓縮數(shù)據(jù)差異計(jì)算流程圖圖2是計(jì)算使用Haar小波進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮后,與原始數(shù)據(jù)差異。圖中的f(n)表示原始

8、數(shù)據(jù),A(n)是小波變化結(jié)果,f1(n)表示逆變換結(jié)果。開(kāi)始讀取原始數(shù)據(jù)f(n)傅里葉變換FFT,得到F(u)變換結(jié)果F(u)濾波F(u)數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件結(jié)束圖3 離散傅里葉變換流程圖圖3是傅里葉變換流程圖。原始數(shù)據(jù)是eggs.txt。對(duì)F(u)濾波時(shí),舍棄高頻信息。計(jì)算結(jié)果寫(xiě)入fft.txt文件中。開(kāi)始讀取原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)f(n),變換后F1(u)對(duì)F1(u)傅里葉逆變換IFFT,得到f1(n)計(jì)算f(n)和f1(n)的差異結(jié)束圖4 離散傅里葉變換壓縮數(shù)據(jù)差異計(jì)算流程圖圖4是傅里葉變化壓縮數(shù)據(jù)后的差異計(jì)算。傅里葉逆變換時(shí),對(duì)于高頻分量補(bǔ)零,與低頻分量來(lái)恢復(fù)數(shù)據(jù)f1(n)。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 1.傅里葉

9、變換圖5 測(cè)試數(shù)據(jù)集的FFT變換及IFFT變換結(jié)果在上圖中,得到測(cè)試數(shù)據(jù)集的傅里葉變換結(jié)果。圖中帶括號(hào)的是數(shù)據(jù)變換的復(fù)數(shù)結(jié)果,后邊的小數(shù)是變換后的幅值??梢钥闯?,在傅里葉變換的結(jié)果中,有1/2的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)變換之后變?yōu)?值。這部分為0值的數(shù)據(jù)可以采用壓縮方式存儲(chǔ),從而壓縮原始數(shù)據(jù)。并且,經(jīng)過(guò)傅里葉反變換后,原始數(shù)據(jù)可以得到良好的恢復(fù)。圖6 eggs.txt數(shù)據(jù)傅里葉變換結(jié)果使用eggs.txt中的數(shù)據(jù)時(shí),由于數(shù)據(jù)量較大,此處只是部分?jǐn)?shù)據(jù)截圖。數(shù)據(jù)不足的部分用零補(bǔ)齊??梢钥闯?,變換后的數(shù)據(jù)幅值較大,且基本沒(méi)有為0數(shù)據(jù)。此時(shí),采用閾值進(jìn)行濾波處理,取閾值,即將閾值小于30的值置為0。 2.小波變換圖7

10、 測(cè)試數(shù)據(jù)集的小波變換DWT由上圖的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)小波變換后,其能量集中于數(shù)據(jù)的靠前的小波系數(shù)。對(duì)于相同的數(shù)據(jù)集,可以采用不同級(jí)別的小波變換數(shù)據(jù)。圖8 eggs.txt數(shù)據(jù)小波變換結(jié)果由上圖,對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)小波變換后,大部分的數(shù)據(jù)都為0。正式小波變換的這一特點(diǎn),使得小波變換可以用于數(shù)據(jù)的壓縮。五、實(shí)驗(yàn)結(jié)論在報(bào)告的上兩節(jié)中,分別介紹了使用傅里葉變換和小波變換處理數(shù)據(jù)的方法。由實(shí)驗(yàn)中,可以得到以下兩點(diǎn):第一,傅里葉變換時(shí)數(shù)據(jù)的整體變換方法,數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)傅里葉變化后,其能量主要集中在變換結(jié)果的靠前的數(shù)據(jù)部分,對(duì)于后邊的能量較小的部分,對(duì)于原始數(shù)據(jù)的差異描述,在存儲(chǔ)時(shí)可以忽略,從而進(jìn)行數(shù)據(jù)

11、壓縮。第二,小波變換的方法是既考慮數(shù)據(jù)整體性,又考慮數(shù)據(jù)的局部性。數(shù)據(jù)小波變換后,小波變換的前半部分系數(shù)表示數(shù)據(jù)的整體,后半部分表示數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)特征,對(duì)于一個(gè)連續(xù)的信號(hào),其細(xì)節(jié)部分是微小的,可以忽略,從而使得小波變換的后半部分系數(shù)為0,從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的壓縮。小波變換可以在不同的層級(jí)上進(jìn)行。對(duì)于一個(gè)連續(xù)的信號(hào),采用傅里葉變換或是小波變換,數(shù)據(jù)可以得到較好的恢復(fù),例如實(shí)驗(yàn)中的測(cè)試樣本數(shù)據(jù)。對(duì)于給定的eggs.txt數(shù)據(jù)集,由于其波動(dòng)較大,細(xì)節(jié)差異超過(guò)了原始信號(hào),對(duì)其進(jìn)行壓縮,恢復(fù)得到的數(shù)據(jù)跟原始數(shù)據(jù)的差異很大。六、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì) 1. 傅里葉變換和小波變換的原始數(shù)據(jù)快速傅里葉變換和小波變換處理的數(shù)據(jù)都是個(gè)。對(duì)于不足N的數(shù)據(jù),用零補(bǔ)齊后進(jìn)行相應(yīng)的變換,原始數(shù)據(jù)實(shí)際上改變。 2.數(shù)據(jù)恢復(fù)數(shù)據(jù)壓縮后,為了得到數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)恢復(fù)是必須的。對(duì)于傅里葉變換,采用傅里葉反變換的方法,可以得到壓縮數(shù)據(jù)的回復(fù)數(shù)據(jù);對(duì)于小波變換,則采用小波重構(gòu)的

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