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Matlab小波图像处理+完整程序(以下为部分程序：clc; clear; % 装载图像 load woman; % X包含载入的图像 % 绘制原始图像 figure(1); subplot(2,2,1); image(X); colormap(map); title('原始图像'); % 使用sym5对X进行尺度为2的分解 [c,s] = wavedec2(X,1,'sym5'); % 从小波分解结构[c,s]进行尺度为1和2时的低频重构 a1 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1); a2 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1); % 绘制尺度为1时的低频图像 subplot(2,2,3); image(a1);colormap(map); title('尺度为1时的低频图像'); % 绘制尺度为2时的低频图像 subplot(2,2,4); image(a2);colormap(map); title('尺度为2时的低频图像'); % 从小波分解结构[c,s]在尺度为2时重构高频 % 'h' 是水平方向 % 'v' 是垂直方向 % 'd' 是对角方向 hd2 = wrcoef2('h',c,s,'sym5',1); vd2 = wrcoef2('v',c,s,'sym5',1); dd2 = wrcoef2('d',c,s,'sym5',1); % 绘制高频图像 figure(2); subplot(2,2,1); image(hd2);colormap(map); title('尺度为2时的水平高频图像'); subplot(2,2,2); image(vd2);colormap(map); title('尺度为2时的垂直高频图像'); subplot(2,2,3); image(dd2);colormap(map); title('尺度为2时的对角高频图像'); ..............)

本程序是一个完整的ARMA模型的识别、参数估计以及预测的代码，编写语言简单易懂，适合初学者

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