matlab由频域变时域的代码伽柏变换 抽象的 正如我们在“超声波”示例中演示的那样，傅立叶变换对于分析固定数据的频率信息非常有用。 但是，当涉及到非平稳数据时，即频率随时间变化，傅立叶变换会丢失所有时间信息。 因此，创建了Gabor变换（GT），即短窗口傅里叶变换。 GT不是立即对整个数据进行傅立叶变换，而是对时间进行切片，将注意力集中在某些时间窗口数据上，然后在此窗口上进行傅立叶变换，以获取有关频率的信息。 通过这种方式，我们能够提取时间信息和频率信息，即，我们能够分辨出哪个频率在哪个时间窗口内发生。 我们使用三个简单的音乐作品来演示如何使用GT。 简介与概述 在这里，我们使用三个音乐作品来说明如何使用Gabor变换来提取时间和频率信息。 问题描述 通常，当将音乐作品提供给我们时，我们仅在特定时间段内拥有振幅信息。 我们没有关于在哪个时间点播放哪个频率的信息，如果我们希望重构整个乐曲，这是我们所需要的。 如上所述，GT可以帮助我们解决这个问题。 但是，GT的缺点是在时间信息和频率信息之间需要权衡。 如果我们使用非常小的时间窗口，则可以为每个频率播放获得更准确的时间，但是由于低频信息

gabor变换源代码，是国外的大牛写的，代码质量很高，不过还没有组合成工程文件，需要自己组装，建议C++能力强的人下载这个，如果想要可以直接使用的Gabor变换的C++工程，建议你下载这另外一个，在我的资源里有

Gabor变换 通过Gabor变换，信号x(t)被展开为： Gabor变换公式：

为了提取手掌静脉图像的纹理特征, 并有效提高其识别率, 在联合Gabor小波和近邻二值模式(NBP)的基础上提出了一种纹理特征提取方法。该方法利用静脉结构中血管粗细与延伸方向不同的特点, 将掌静脉图像感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征, 并在4个不同的尺度下分别求取均值, 获得Gabor尺度均值模式(GSP), 在每个GSP分块上使用NBP描述算子来提取局部邻域关系模式(GSPNBP)。然后将这些多尺度、多方向的GSPNBP分块区域的编码序列的总和作为掌静脉特征向量。最后通过求特征向量间汉明距离衡量静脉图像的相似程度来计算识别率, 并在PolyU图库和自建图库中进行实验。实验结果显示, 该算法获得的识别率最高可分别可达99.7935%和99.3965%, 识别时间都在1 s以内, 有效增强了算法稳健性。

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor滤波器应用在指纹图 像增强处理中,利用了Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的 参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方 法,提高了算法的速度,节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定,效果好,鲁棒性强。

gabor分析matlab代码稀有 2012 (R2012) 稀有度是根据 1) 颜色和 2) Gabor 特征计算的。 该模型是“特征工程显着性模型”。 只需将它应用到您的图像中。 完整的论文可以在这里找到：。 如果您使用 R2012，请引用： @article{riche2013rare2012, title={Rare2012：基于多尺度稀有性的显着性检测及其比较统计分析}，作者={Riche、Nicolas 和 Mancas、Matei 和 Duvinage、Matthieu 和 Mibulumukini、Makiese 和 Gosselin、Bernard 和 Dutoit , Thierry}, journal={Signal Processing: Image Communication}, volume={28}, number={6}, pages={642--658}, year={2013},publisher={Elsevier} } 怎么跑 只需在 Matlab 中输入： >> example 主要功能拍摄图像并显示结果。 论文结果再现 此代码的结果是原始数据

针对地震信号，在gabor域进行逆Q滤波，提高地震分辨率

Gabor,GMRF,LBP纹理特征提取方法_MATLAB,可以用来提取图像特征，用来做图像识别和分类

自动指纹识别系统，Gabor滤波，OPTA细化算法，奇异点查找校准

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像，运动模糊是最常见的降质模式，模糊参数的正确估计是去模糊的前提。文章提出了新的运动模糊角度估计方法，该方法基于Gabor滤波的角度估计，运动模糊尺度采用自相关函数算法求解，进而采用Wiener滤波进行图像复原。对一系列模糊图像进行测试，结果表明，该方法比现有的方法具有视觉上的优越性。