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    用librealsense的matlab接口来对其深度图和彩色图

    其实文档看懂了还是相当简单,奈何本人对matlab还是相当不熟悉,于是浪费了一些时间,在这里简单的做个记录,align.m是align在matlab里的封装,可以看到它的构造函数需要一个stream对象,而stream.m里介绍了stream这个对象,里边有几个枚举值,于是我们就可以知道如何使用align函数了

    这里通过修改 librealsense 里的depth_example.m来举例

        % Make Pipeline object to manage streaming
        pipe = realsense.pipeline();
        
        % Start streaming on an arbitrary camera with default settings
        profile = pipe.start();
    
        % Get frames. We discard the first couple to allow
        % the camera time to settle
        for i = 1:5
            fs = pipe.wait_for_frames();
        end
        
        % Stop streaming
        pipe.stop();
    	
    	% Align
    	to_depth  = realsense.stream(1) 
    	align = realsense.align(to_depth)
    	a_fs = align.process(fs)
    	
        % Select depth frame
        depth = a_fs.get_depth_frame();
        color = a_fs.get_color_frame();
        
        % Get actual data and convert into a format imshow can use
        % (Color data arrives as [R, G, B, R, G, B, ...] vector)
        depth_data = depth.get_data();
        color_data = color.get_data();
        
        depth_img = permute(reshape(depth_data,[1,depth.get_width(),depth.get_height()]),[3,2,1]);
        color_img = permute(reshape(color_data,[3,color.get_width(),color.get_height()]),[3,2,1]);
    
        % Display image
        %imshow(color_img);
    
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  • 自己要解决的问题是,用小波分解对时间序列进行多尺度分解,再...所以这里主要解决的问题是如何用新的系数构造C,进而用waverec函数重构原始信号。 如果有哪个地方理解错误,还望指正 %%首先是不对系数进行另外处

    自己要解决的问题是,用小波分解对时间序列进行多尺度分解,再分别对各系数进行预测,最后重构得到最后的预测结果。

    因为对系数进行了新的处理,所以不能直接用waverec函数重构原始信号,而需要先构造C,再用waverec函数重构原始信号。

    所以这里主要解决的问题是如何用新的系数构造C,进而用waverec函数重构原始信号。

    如果有哪个地方理解错误,还望指正


    %%首先是不对系数进行另外处理的直接重构原始信号

    %小波分解与重构

    gasload=importdata('load_new.xls');
    loaddata=gasload.data.Sheet2; 

    a=loaddata(:,4);

    a=a';

    ls=length(a);
    %多尺度一维分解

    [C,L]=wavedec(a,3,'db1');

    %提取系数

    cA3=appcoef(C,L,'db1',3);
    cD3=detcoef(C,L,3);
    cD2=detcoef(C,L,2);

    cD1=detcoef(C,L,1);

    %重构系数
    A3=wrcoef('a',C,L,'db1',3);
    D1=wrcoef('d',C,L,'db1',1);
    D2=wrcoef('d',C,L,'db1',2);
    D3=wrcoef('d',C,L,'db1',3);

    %重构原始信号
    A0=waverec(C,L,'db1');
    %重构最大误差

    Err=max(abs(a-A0));

    ------------------------------------------以上是直接重构原始信号--------------------------

    ------------------------------------------以下是对系数进行处理后,构造C,再用waverec函数重构原始信号--------------------------

    %%%省略对系数的处理过程

    %%%。。。。。。。

    %%%用新的系数构造C

    这里之所以构造C,是因为waverec函数的参数C里存放的是原始的系数,而不是经过处理的新的系数;所以需要得到由新的系数构造的C。

    现在需要了解C的构造方式,以便以正确的结构用新的参数构造C。在matlab里用help函数查看wavedec函数,可以看到关于C的结构介绍。从而反向来构造C。

    help wavedec



    已在matlab里通过size函数计算得到,

    size (a)  为1*1000; size(C)为 1*1000;  size(L)为1*5;L=[125,125,250,500,1000];

    size(cA3)为1*125;size(cD3)为1*125;size(cD2)为1*250;size(cD1)为1*500;


    则依据help的结果,C的组成结构为【cA3,cD3,cD2,cD1】;

    L1为近似系数cA3的长度(125),L2为细节系数cD3的长度(125);L3为cD2的长度(250),L4为cD1的长度(500),L5为a的长度(1000)。


    则用处理过的系数重构C就变得很简单;

    C=[cA3,cD3,cD2,cD1]

    再用waverec函数重构原始信号


    A0=waverec(C,L,'db1');
    %重构最大误差

    Err=max(abs(a-A0));
















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  • 自己要解决的问题是,用小波分解对时间序列进行多尺度分解,再分别对各系数进行预测,最后重构得到最后的...所以这里主要解决的问题是如何用新的系数构造C,进而用waverec函数重构原始信号。 如果有哪个地方理解错...

    自己要解决的问题是,用小波分解对时间序列进行多尺度分解,再分别对各系数进行预测,最后重构得到最后的预测结果。

    因为对系数进行了新的处理,所以不能直接用waverec函数重构原始信号,而需要先构造C,再用waverec函数重构原始信号。

    所以这里主要解决的问题是如何用新的系数构造C,进而用waverec函数重构原始信号。

    如果有哪个地方理解错误,还望指正


    %%首先是不对系数进行另外处理的直接重构原始信号

    %小波分解与重构

    gasload=importdata('load_new.xls');
    loaddata=gasload.data.Sheet2; 

    a=loaddata(:,4);

    a=a';

    ls=length(a);
    %多尺度一维分解

    [C,L]=wavedec(a,3,'db1');

    %提取系数

    cA3=appcoef(C,L,'db1',3);
    cD3=detcoef(C,L,3);
    cD2=detcoef(C,L,2);

    cD1=detcoef(C,L,1);

    %重构系数
    A3=wrcoef('a',C,L,'db1',3);
    D1=wrcoef('d',C,L,'db1',1);
    D2=wrcoef('d',C,L,'db1',2);
    D3=wrcoef('d',C,L,'db1',3);

    %重构原始信号
    A0=waverec(C,L,'db1');
    %重构最大误差

    Err=max(abs(a-A0));

    ------------------------------------------以上是直接重构原始信号--------------------------

    ------------------------------------------以下是对系数进行处理后,构造C,再用waverec函数重构原始信号--------------------------

    %%%省略对系数的处理过程

    %%%。。。。。。。

    %%%用新的系数构造C

    这里之所以构造C,是因为waverec函数的参数C里存放的是原始的系数,而不是经过处理的新的系数;所以需要得到由新的系数构造的C。

    现在需要了解C的构造方式,以便以正确的结构用新的参数构造C。在matlab里用help函数查看wavedec函数,可以看到关于C的结构介绍。从而反向来构造C。

    help wavedec



    已在matlab里通过size函数计算得到,

    size (a)  为1*1000; size(C)为 1*1000;  size(L)为1*5;L=[125,125,250,500,1000];

    size(cA3)为1*125;size(cD3)为1*125;size(cD2)为1*250;size(cD1)为1*500;


    则依据help的结果,C的组成结构为【cA3,cD3,cD2,cD1】;

    L1为近似系数cA3的长度(125),L2为细节系数cD3的长度(125);L3为cD2的长度(250),L4为cD1的长度(500),L5为a的长度(1000)。


    则用处理过的系数重构C就变得很简单;

    C=[cA3,cD3,cD2,cD1]

    再用waverec函数重构原始信号


    A0=waverec(C,L,'db1');
    %重构最大误差

    Err=max(abs(a-A0));
















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如何用matlab构造函数

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