收藏加购几率大嘉维可下奶神器使用后怎么样？它的效果如何

这个下奶神器看着还是真的不错呢，我是今年7月份生的孩子，刚生下来那会，很难受，生孩子当天还没奶，第二天才下来的奶，当时涨的很难受，奶水虽然很多，但就是乳腺不顺畅，一直也下不来多少奶，用吸奶器吸半天也出不来多少，后来让护士给看，护士说得让孩子嘬一嘬才行，孩子嘬的越多，越容易出奶，这可把我愁坏了，孩子第一天是吃的奶粉，用的奶瓶，所以习惯了嘬奶嘴，用舌头很容易裹住，吃起来不费劲，但就是吃的太快，奶瓶子里的奶粉很多，三下五除二就吃完了，可是我这奶水可下来的没那么快，我这乳头也是有点短，孩子舌头裹不住，吃起奶来特别费劲，吃两下孩子就开始哭，吃着也不痛快，后来啊，我就买了一个假奶头戴着给孩子吃，孩子嘬着假奶头倒是好一点，觉得舌头裹得住吧，但就是有时候奶水也没那么多，还是下不来太多，我是剖腹产，是住了四天院，在第五天的时候出的院，当时第一天没下来奶，第二天虽然是下来了，但是少，我就是感觉乳腺涨的疼，第三天的时候医生才来给我看了看，给我疏通了疏通乳腺，第四天的时候医生就说我没事了，就让我回家了，第五天一大早出的院，都说我没事了，回家养着就行了，哎，但我觉得我当时还是不怎么好，回去以后，刚开始的第五天的下午，也还是给孩子吃的奶粉，我还是觉得奶水下不来，但是晚上就开始给孩子喂奶了，当时是，公公婆婆给我煮了一大锅汤，说是那是我婆婆生我老公的时候喝的，一开始也是没奶，后来喝了这个汤，我婆婆的奶水就足了，就给我老公纯母乳的喂奶了，我婆婆的婆婆也是喝的这个汤，给我公公喂奶的时候也就奶水很足了，现在给我也喝着，果然，我当天晚上奶水就足了起来，就一直给孩子用我的奶水，不再用奶粉了呢，看来这个汤是真的管用呢，后来公公又给我煮了鲫鱼汤，猪蹄黄豆汤，都是很下奶的，我刚才说的那个神汤给大家安利一下，就是用大枣、花生、赤小豆放在一起煮半个来小时就行了，煮完了以后放上点红糖就好，每天早上喝一大碗，下午再吃碗蒸鸡蛋，就这样，奶水一直是足的，就是后来跟我怀孕没差几天的一个姐姐，她生完孩子以后奶水不足，所以折盒下奶神器我是给了我那个姐姐用的，我之后会写一写这个姐姐用这个下奶神器的感受，这才一盒，也就能喝十来天的，所以我还得花十来天的时间询问一下这个姐姐用着怎样，这是我这个姐姐喝了这个复合蛋白固体饮料之后的感受，希望大家看清楚呀

亮点与细节

小波是定义在有限间隔而且其平均值为零的一种函数，它的波形如图2-1(b)所示。图2-1(a)是大家所熟悉的正弦波。图2-1(b)所示的小波具有有限的持续时间和突变的频率和振幅，波形可以是不规则的，也可以是不对称的，在整个时间范围里的幅度平均值为零。而正弦波和余弦波具有无限的持续时间，它可从负无穷扩展到正无穷，波形是平滑的，它的振幅和频率也是恒定的。傅里叶分析是把一个信号分解成各种不同频率的正弦波，因此正弦波是傅里叶变换的基函数。同样，小波分析是把一个信号分解成将原始小波经过移位和缩放之后的一系列小波，因此小波同样可以用作表示一些函数的基函数。可以说，凡是能够用傅里叶分析的函数都可以用小波分析，因此小波变换也可以理解为用经过缩放和平移的一系列函数代替傅里叶变换的正弦波。将任意 空间的函数 在小波基下进行展开，称这种展开为函数 的连续小波变换（Continuous Wavelet Transform,简写CWT）,其表达式为由连续小波变换的定义可知，小波变换同傅里叶变换一样，都是一种积分变换。同傅里叶变换相似，我们称 为小波变换系数。由于小波基不同于傅里叶基，因此小波变换与傅里叶变换有许多不同之处。其中最重要的是：小波基具有尺度因子和平移因子两个参数。连续小波变换是一种线性变换，它具有以下几个方面的性质：(1) 叠加性设 ， 空间， ， 为任意常数，且 的CWT为 ， 的CWT为 ，则 的CWT为(2) 时移不变性设 的CWT为 ，则 的CWT为 。即延时后的信号 的小波系数可将原信号 的小波系数在 轴上进行同样时移即可。(3) 尺度转换设 的CWT为 ，则 的CWT是即当信号在时域作某一倍数伸缩时，其小波变换在 ， 两轴上也作同一倍数伸缩，形状不变。(4) 自相似性对应于不同尺度参数 和不同平移参数 的连续小波变换之间是相似的。(5) 冗余性连续小波变换中存在信息表达的冗余度。离散小波变换连续小波变换存在信息冗余，我们希望只计算离散位移和尺度下的小波变换值，并通过离散位移和尺度下的小波变换值重构原信号。在计算连续小波变换时，实际上也是用离散的数据进行计算的，只是所用的缩放因子和平移参数比较小而已。不难想象，连续小波变换的计算量是惊人的。

为了解决计算量的问题，缩放因子和平移参数都选择 ( 的整数)的倍数。使用这样的缩放因子和平移参数的小波变换叫做双尺度小波变换(Dyadic Wavelet Transform)，它是离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，简写为DWT)的一种形式。先讨论尺度离散化。目前通用的办法是对尺度按幂级数作离散化。取一个合理的值 ，使尺度因子 只取 的整数次幂，即 仅取 ， ， ，…， …再看位移离散化。当尺度取 (也就是 )时， 可以某一基本间隔 作均匀采样，取位移 ，各位移为 。在 时，相应 。在这些离散位置的小波伸缩平移系构成这里 表示全部整数的集合。离散化小波变换DWT系数则可表示为由CWT公式得到离散尺度和位移处的小波变换其重构公式为 是一个与信号无关的常数。根据是否正交，小波可以分为正交小波、半正交小波、双正交小波和非正交小波。正交性能保持能量，正交小波保证了信号的精确重构。在应用中，使用矩阵进行小波变换时，重构意味着对矩阵求逆，而正交矩阵的逆运算很容易实现，直接意味着对原矩阵转置就可以了。正交小波：一个在 中的Riesz小波 称为正交小波，若其生成的离散小波族 满足正交条件：半正交小波：一个在 中的Riesz小波 称为正交小波，若其生成的离散小波族 满足“跨尺度正交性”条件：显然，一个正交小波必定是半正交的，但半正交小波一般不是正交小波。多分辨率分析多分辨率分析（Multi-Resolution Analysis）理论为人们讨论信号的局部信息提供了一个相当直观的框架，这一点在非平稳信号中的作用尤其重要，因为非平稳信号的频率随时间而变化，这种变换可以分为慢变和快变两部分。慢变部分对应于非平稳信号的低频部分，代表信号的主要轮廓；而快变部分对应于信号的高频信息，表示的是信号的细节。Mallat在1988 年在构造正交小波基时提出了多分辨率分析（MRA）的概念，从空间的角度形象地说明了小波的多分辨率特性，将此前的所有正交小波基的构造法统一起来，给出了正交小波的构造方法以及正交小波变换的快速算法，即Mallat 算法。多分辨率分析是指满足下述性质的一系列闭子空间 ：一致单调性 渐进完全性 ；伸缩规则性 平移不变性 正交基存在性 存在 ，使得 是 的正交基

执行离散小波变换的有效方法是使用滤波器。这种方法实际上是一种信号的分解方法，在数字信号处理中称为双通道子带编码。用滤波器执行离散小波变换的概念如图2-2双通道滤波过程所示。图中，S 表示原始的输入信号，通过两个互补的滤波器产生A 和D 两个信号，A 表示信号的近似值(aPProximations)，D 表示信号的细节值(detAIl)。在小波分析中，近似值是大的缩放因子产生的系数，表示信号的低频分量。而细节值是小的缩放因子产生的系数，表示信号的高频分量。原始信号通过这样的一对滤波器进行的分解叫做一级分解。信号的分解过程可以迭代，也就是说可进行多级分解。如果对信号的高频分量不再分解，而对低频分量连续进行分解，就得到许多分辨率较低的低频分量，形成一棵比较大的树。这种树叫做小波分解树。Mallat算法的基本思想可以归纳如下：设 为能量有限信号 在分辨率 下的近似，则 可以进一步分解为 在分辨率 的近似 （通过低通滤波器得到），以及位于分辨率 和 之间的细节 （通过高通滤波器得到）之和，其分解过程如下图2-5信号不同频率分解图。信号重构可以用流程图图2-6信号重构流程图所示。图像小波变换分解与重构假定图像是一个有限能量的二维函数 ，则它的多分辨分析或逼近就是构造子空间列，使它们满足多分辨率定义中的性质二维推广形式。在图像分解中，二维小波函数和尺度函数是通过一维小波函数和尺度函数经过张量积变换得到。可用分别在水平和垂直方向进行滤波的方法实现二维小波多分辨率分解。图像分解与重构的塔式算法的基本思想是：将原整幅图像 视为一个分辨率为 的离散逼近 ，于是它便可以分解为一个粗分辨率 的逼近 与若干高分辨率 （ ）的逐次细节逼近 之和。分解算法为：由二维连续信号的小波分解表示式可以知道：小波函数 带通的，而尺度函数 则是相对于带通的低通信号。可以得到如下结论： 对应 方向低通， 方向低通，记为LL；对应 方向低通， 方向带通，记为LH；对应 方向带通， 方向低通，记为HL；对应 方向带通， 方向带通，记为HH。 小波分解就是原信号通过 方向的滤波器后输出的离散采样值，即： 相当于把信号分解到 方向都低通的频带上。在图像信号中，表示对原图像行、列方向均滤掉高频，是原图像的近似图像； 相当于把信号分解到 方向低通， 方向相对为高通的频带上。

试用过程与体验

在图像信号中，表示对原图像滤掉行方向高频并且列方向仅保留高频，对应着图像的竖直边缘； 相当于把信号分解到 方向高通， 方向相对为低通的频带上。对图像信号则表示原图像滤掉列方向高频而行方向仅保留高频，对应着图像的水平边缘； 相当于把信号分解到 方向都为高通的频带上。对图像信号则表示保留原图像行、列两个方向都为高频的部分，对应着图像的角边缘。由上述分析介绍，小波变换的核心是多分辨率分析(MRA)，在时域和频域都能够表征信号局部特征的能力，使其在信号处理，特别是二维信号一图像处理中表现出下列优点：(1)小波变换的完善重建能力，保证了信号在分解过程中没有任何信息损失、不产生冗余信息，即小波变换作为一组表示信号分解的基函数是唯一的；(2)小波变换把图像分解成平滑图像和细节图像之和，它们分别代表了图像的不同结构，因此原始图像的结构信息和细节信息很容易提取；(3)小波变换具有快速算法—Mallat算法，它在小波变换中的作用相当于FFT在Fourier变换中的作用，这就更加促进了小波变换的广泛应用；(4)二维小波分解，为图像的分析提供了方向性选择，这种方向性选择非常适合于人眼的视觉系统特性，换句话说，小波变换的方向选择性恰好与人眼视觉系统的方向性相吻合。基于小波变换的遥感图像去噪小波变换去噪近年来，小波理论得到迅速发展，由于其在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且对于高频成分采用逐渐精细的时频取样步长，可以充分突出研究对象的任何细节，因而实际应用非常广泛。之所以小波方法成功地应用在去噪领域，是由于小波变换具有如下特点：(1) 低熵性。小波系数的稀疏分布，使得图像变换后的熵降低；(2) 多分辨性。由于采用了多分辨分析， 所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征， 如边缘、尖峰、断点等；(3) 去相关性。因为小波变换可以对信号进行去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比空域更利于去噪；(4) 选基灵活性。由于小波变换可以灵活选择变换基，从而对不同的应用场合，对不同的研究对象，可以选用不同的小波母函数，以获得最佳的效果。小波去噪方法中最早被提出的是小波阈值去噪方法，它是一种简单而效果比较好的去噪方法。阈值去噪的思想很简单，就是在小波分解后的各层系数中，对模大于和小于某阈值T的系数分别处理，然后对处理完的小波系数再反变换重构出一幅经去噪后的图像。

目前，基于阈值萎缩的小波去噪方法的研究仍然非常活跃，近来仍不断有新的方法出现，而且也可以看出，人们的研究方向已经转为如何最大限度地获得信号的先验信息，并用这些信息来确定更合适的阈值或阈值向量，以达到更高的去噪效率。小波分析在信号去噪方面所表现出的优势及其潜力，使其一直是研究的热点。而且也取得了一定的成果。目前，小波去噪方法大概可分为三大类：第一类方法是由 Mallat 提出的小波变换模极大值去噪方法；第二类方法是基于小波变换的相关去噪方法；第三类方法是 Donoho 提出的阈值方法，该方法认为信号对应的小波系数包含有信号的重要信息，其幅值较大，但数目较少；而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，但幅值小。基于这种思想，提出了软阈值法和和硬阈值法。在此基础上又有其他的改进方法，如软硬阈值折衷法等。1995年，Donoho提出了一种基于小波变换的图像降噪方法——小波软阈值算法。严格证明了此算法去噪的有效性，并初步给出了阈值的计算方法。小波软阈值算法可以解决许多以前非小波方法所无法实现或只能部分实现的降噪问题。小波阈值算法可以简单地分为软阈值算法和硬阈值算法。设 是原始小波系数， 表示阈值化后的小波系数，T是阈值，（3.2.1）代表示性函数，常用的阈值函数有：(a) 硬阈值函数(见图3-1(a))（3.2.2）(b) 软阈值函数(见图3-1(b))（3.2.3）在图3-1中，横坐标表示信号或图像的原始小波系数，纵坐标表示阈值化后的小波系数。在阈值去噪中，阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数模的不同处理策略以及不同估计方法。小波阈值去噪方法除了阈值函数的选取，另一个关键因素是对阈值的具体估计。如果阈值太小，去噪后的信号仍然有噪声的存在；相反，阈值太大，重要图像特征又将被过滤掉，引起偏差。从直观上看，对于给定的小波系数，噪声越大，阈值就越大。以下为几种经典的阈值估计方法。图像去噪既可在时间域内也可在频率域中进行。在小波分析工具还未间世之前，降噪几乎都是采用低通滤波器直接滤除高频信号，因而结果是除去了噪声，同时也把高频有用信息一并去掉，损失了图像的轮廓信息。图像经过小波变换后，能够获得良好的空间一频率多分辨率表示，小波变换具有以下主要特征：（1）不仅保持原图像的空间特性，而且很好的提取了图像的高频信息。在低频处有很好的频率特性，在高频处有很好的空间选择性；

小波具有多分辨分析(MRA)特性，它的降噪实质就是用不同中心频率的带通滤波器对信号作滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的系数去掉，再把剩余各尺度的系数结合起来作反变换，噪声就能得到较好的抑制。Mallat,Witkon,Donoho等几位小波学家也先后提出了小波域内去噪的技术，其中尤其以Donoho提出的VisuShrink方法（或称为统一阈值去噪方法）简单有效，一经提出就得到了极大的推广。统一阈值去噪方法是针对多维独立正态变量联合分布，在维数趋向无穷时得到的结论，是基于最小最大估计得出的最优阈值。阈值T的选择满足其中 是噪声标准方差， 是信号的长度。这是在正态高斯噪声模型下，针对多维独立正态变量联合分布，在维数趋向无穷时的研究得出的结论，即大于该阈值的系数含有噪声的概率趋于零。这个阈值由于同信号的尺寸对数的平方根成正比，所以当N较大时，阈值趋向于将所有的高频小波系数置零（此时小波滤波器退化为低通滤波器），这就往往产生“过扼杀”系数的现象。虽然该方法有较好的理论支撑，但实际应用效果并不好，有人分析其根本原因在于这一准则是用渐进分析的手段推出来的，但对于实际问题而言，图像复杂性相对于样本尺寸是很重要的。SureShrink阈值估计方法是在SURE准则下得到的阈值，该准则是均方差准则的无偏估计，它是专门针对软阈值函数得出结论，且SURE阈值趋近于理想阈值。对一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将非似然t最小化，就得到所选的阈值，它是一种软阈值估计器。具体的阈值选取如下：设 为一向量，其元素为小波系数的平方并按由大到小的顺序排列，即： ，且 。设风险向量 ，其元素为以 元素中的最小值 作为风险值。由 的下标变量 求出对应的 ，则阈值 为Chang等人利用二维图像小波系数的分布，根据Bayes 风险最小的原则，提出了一种适合于图像降噪的BayesShrink 阈值估计方法。在考虑了信号(或图像)的先验信息的基础上再对风险函数求最优，阈值势必会使去噪的误差进一步减少。该方法是在基于无噪图像小波系数服从广义高斯分布的模型假设得到的。据统计观察，大量自然图像小波分解各个子带(除LL)的系数都是对称分布在零附近，且在零点处形成一个尖峰，因此可以用零均值的广义高斯分布——GGD来描述：是GGD的形状参数， 是标注方差。

对于GGD，参数 控制密度函数的扩散程度， 是形状参数。如何评价一个图像经过去噪处理后所还原图像的质量，对于我们判断去噪方法的优劣有很重要的意义。现有的评价方法一般分为主观和客观两种：（1）主观评价有人眼直接观察图像的效果，对于恢复图像中得到明显改善的形状可以通过这种方法去评价，但带有一定的主观性，只用于观察明显的去噪效果。（2）客观评价在实际应用中，峰值信噪比是图像处理中最常用的图像质量评价的客观标准。利用峰值信噪比PSNR来客观评价图像改善效果。 对像素为N*N的图像，峰峰值信噪比PSNR定义为：其中 ， 分别是图像的像素 的灰度值和经过去噪处理后恢复图像对应像素的灰度值。随着计算机科学和图像处理技术的迅速发展，数字图像在医学成像、模式识别等方面取得了广泛应用。但是，现场采集的数字图像一般都包含噪声，而且有些图像的噪声非常严重，因此，需要对数字图像进行去噪处理，便于更高层次的图像分析与理解。本软件利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪进行了研究与实现。本软件主要包含正交小波变换、软阈值去噪与小波反变换部分，其中，正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换，得到小波系数；软阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理，去除噪声；正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换，得到去噪图像。此外，为了减弱图像边缘失真的问题，最后进行了滤波处理。应用本系统方法对BMP灰度噪声图像进行了处理，由于正交小波变换去噪容易造成去噪后的图像边缘出现失真，在经过正交小波去噪后又进行了均值滤波处理，经过对比实验显示，算法实现了较好的去噪效果。本软件选择了正交小波变换。本软件主要实现利用离散小波对数字图像进行去除噪声。首先导入待处理的256色位图，然后利用加噪算法为初始图像加入随机噪声，最后利用本系统的核心算法——小波去噪算法实现图像噪声的去除。系统自动实现，利用函数将BMP位图的各个部分的数据读入内存。软件开启界面如下： 读入图片界面如下，鼠标在界面左半边区域中点击一下，就能点击红色图标按钮或者点击“显示图片”来观察打开的图片 观察到图片之后，再在界面右半边区域中点击一下，就能对图片进行去噪处理，方法如下，然后点击“小波变换”，可以选择一层，二层，或者三层变换，此时在右半边

从内存中循环取得BMP图像的各点像素值，然后利用随机函数产生随机数，为各点的像素值加上加入一个随机数，最后将改动后的数据复制到内存中。本程序加入高斯噪声。 点击“小波反变换”，即可看到小波反变换及加噪后的黑白灰度图片，方法如下：7773 此时，点击“滤波”中的“低通滤波”，即可完成去噪效果！小波变换具有很大的灵活性，在理论上可以有无数个小波基可供选择，同时这也为小波变换的应用提出了一个难题，那就是如何正确选择小波基。由于小波变换是将原始图像与小波基函数以及尺度函数进行内积运算，1989 年Daubechies 基于离散滤波器迭代的方法构造了紧支集的规范正交小波基，因而内积运算转换为信号和离散滤波器的卷积运算，小波变换中的小波基的选择转换为正交镜像滤波器组的选择。Mallat以多分辨分析为基础提出了著名的快速小波算法——Mallat算法。小波理论获得突破性进展，使得小波分析成为近年来迅速发展起来的新兴学科并得到广泛应用。Mallat二维塔式快速小波变换的分解过程如图4-2所示，重构过程如图4-3所示。Mallat 算法通过一组分解滤波器H（低通滤波器LPF）和G（高通滤波器HPF）对信号进行滤波，然后对输出结果进行下二采样（指隔一取一）来实现小波分解，分解的结果是产生长度减半的两个部分，一个是经低通滤波器产生的原始信号的平滑部分，另一个则是经高通滤波器产生的原始信号细节部分。重构时使用一组h 和g 合成滤波器对小波分解的结果滤波，再进行上二采样（相邻两点间补零）来生成重构信号。多级小波分解通过级联的方式进行，每一级的小波变换都是在前一级分解产生的低频分量上的继续，重构是分解的逆运算。低频分量上的信息比较丰富，能量集中；高频分量上的信息分量多为零，细节信息丰富，能量较少。图像 经过二维小波分解后，可以得到四幅子图像 , ， 和 )。它们分别表示在尺度 上的水平低通-垂直低通子图像，水平带通-垂直低通子图像，水平低通-垂直带通子图像，水平带通-垂直带通子图像。可以对子图像 再次小波分解，得到尺度 上的四幅子带图像，类似的可以对图像 再次分解，以此类推，可以得到图像的多级小波分解，得到不同分辨的子带图像。图4是图像的三级小波分解 表示水平低通-垂直低通子图像， 表示水平低通-垂直带通子图像，

试用心得

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