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搜索资源 - wavelet packet transform
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本文提出了一种基于小波包变换的图像压缩算法，具有重要的学术参考价值！-This paper presents an image compression algorithm based on wavelet packet transform, with important academic reference value.
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小波包变换的改进单子带重构,参考书籍杨建国著《小波分析及其工程应用》-Improved Subband Reconstruction of Wavelet Packet Transform.
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OFDM系统完整程序，小波/小波包变换在OFDM中的应用的程序。-Complete program of the OFDM system, wavelet/wavelet packet transform in OFDM applications program.
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基于小波包变换的去噪处理
全局阈值去噪图像
对图像进行平滑处理以增强去噪效果（中值滤波）-Denoising based on wavelet packet transform global threshold denoising image smoothing image enhancement and denoising effect (median filtering)
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Unix系统下，小波包变换的实现源码实例，，当然，稍作改动也可用于windows系统下。
-Unix systems, the instance of the wavelet packet transform source, of course, some minor changes can also be used in the windows system.
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为了进一步提高直接序列／跳频（ＤＳ／ＦＨ）扩频系统的抗干扰能力，基于小波包变换结合递归最小二乘算法设计
了一种变换域自适应干扰抑制算法，该算法采用小波包分解定位窄带干扰，递归最小二乘算法抑制窄带干扰。通过蒙特卡
罗仿真分析在增加抗干扰模块后，ＤＳ／ＦＨ系统工作在准静态时，在不同信噪比条件下抗窄带干扰性能。仿真结果表明：该
算法具有较强的自适应性以及抗窄带干扰能力，其性能优于传统的直接置零法，适用于多音干扰下的恶劣通信环境。-In order to further improve th
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提出一种利用小波包变换逼近信号消除心电图ECG基线漂移噪声的方法。该方法的基本思想是：通过对
ECG信号进行多分辨率分析，利用所得到的一段或几段逼近信号充分逼近ECG信号中的基线漂移噪声的特性，从而
消除某线漂移分景。-Presents a wavelet packet transform approximation signal method to eliminate electrocardiogram ECG baseline drift noise. The basic idea
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基于小波包变换的电力系统谐波分析,对于从事该方面的研究很有帮助-Based on wavelet packet transform power system harmonic analysis, engaged in the research helpful
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利用小波包变换对信号进行分解及重构，对于初学者是一个很好的学习材料。-Wavelet packet transform signal decomposition and reconstruction, is a good learning materials for beginners.
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一种利用小波包变换进行盲信号分离的程序。-Program for blind source separation using wavelet packet transform.
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matlab小波包变换实现图像分割，含示例图像，分割结果较好-the matlab wavelet packet transform image segmentation, containing the sample image segmentation result is better
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读入xsl文件中的数据进行小波包变换并计算各层系数功率谱-Xsl file reads the data and calculate the wavelet packet transform coefficients of the power spectrum of each layer
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小波变换、小波包变换用于降噪，图像融合的样例-Wavelet transform, wavelet packet transform for noise reduction, image fusion sample
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3.1语音信号的同态处理和倒谱分析30
3.1.1同态处理的基本原理30
3.1.2复倒谱和倒谱31
3.2离散余弦变换34
3.3Mel频率倒谱系数的分析37
3.3.1Mel滤波器组37
3.3.2MFCC特征参数提取38
3.4小波和小波包变换43
3.4.1小波变换43
3.4.2小波包变换44
3.4.3小波包算法45
3.4.4MATLAB中一维小波和小波包变换函数46
3.4.5MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子49
3.
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首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得
到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量
进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实
现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis
method is proposed based on dual-tree complex wa
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首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
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Harr小波具有紧支撑、零调和性和优良的正交性等优点，因此选择它作为小波变换的基函数。对采样数据进行4层小波包变换得到16维的特征样本。-Harr wavelet has compact support, zero reconcile and excellent orthogonality, etc., so choose it as the base function of wavelet transform. 4 layers of sampled data wavelet packet t
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In this paper, a robust DWPT based adaptive bock algorithm with modified threshold for denoising the sounds of musical instruments is proposed. The signal is first segmented into multiple blocks depending upon the minimum mean square criteria in each
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对信号进行小波包包变换并重构，并按自然顺序排列小波包变换后各层。-To signal wavelet package transform and reconstruction, and according to the natural order of each layer after wavelet packet transform.
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语音信号在其他变换域中的分析技术和特性,语音信号的同态处理和倒谱分析,离散余弦变换,小波和小波包变换-Speech signal analysis technologies and features in other transform domain, homomorphic processing voice signals and cepstrum analysis, discrete cosine transform, wavelet and wavelet packet transform
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