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B样条小波边缘检测的改进算法
- 第1章为绪论。简要介绍了课题研究背景、意义及研究现状。 第2章具体介绍小波变换应用在图像边缘检测的基本原理。在连续小波变 换基础上引入实际中应用范围较广的离散小波变换，重点分析了多分辨率小波 变换。 第3章介绍B样条小波边缘检测的改进算法。基于B样条小波变换，将 Contourlet变换应用在多尺度自适应阈值边缘检测中。 第4章介绍多层次自适应空间系数高斯小波边缘检测方法。将灰度共生矩 阵特征值应用在高斯小波变换中，提出一种多层次自适应算法。 第5章介绍Canny算子与小波变换结
一维小波单支重构函数
- 一维小波单支重构函数，一维小波系数直接重构函数-Single one-dimensional reconstruction of wavelet functions, the direct reconstruction of one-dimensional wavelet function
MyCWT.rar
- 实现连续小波变换。本程序使用Haar小波为母函数，要求输入为一维文本信号，输出为小波变换系数，呵呵，比较适合小波课程的入门哦,The realization of continuous wavelet transform. This procedure using the Haar wavelet function for the mother, asked to enter text for the one-dimensional signal, the output for the wave
test4_wavelet_DIPUM.rar
- 用二维小波包分解得到水平垂直细节系数，据此组合合成图像的边缘，并与传统算子方法对比,Two-dimensional wavelet packet decomposition has been the level of vertical detail coefficient, which images the edge of combinatorial chemistry and operator with the traditional methods
dwt.rar
- 一维离散小波变换，输出项是一维离散小波变换的小波变换系数，输入值是小波名，信号序列,The dwt command performs a single-level one-dimensional wavelet decomposition with respect to either a particular wavelet ( wname , see wfilters for more information) or particular wavelet decomposition filte
work
- MATLAB环境下，一维小波分解并提取细节系数和近似系数，再加小波包分解信号-MATLAB environment, the one-dimensional wavelet decomposition and extract detail coefficients and approximation coefficients of wavelet packet decomposition of signal plus
wavlet
- 图像小波变换，可以求图像小波分解系数图，阶数可以自己设定-tuxiangxiaobobianhuan
小波变换
- 根据小波分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性, 从研究分数布朗运动小波系数的统计特性, 分析信号和噪声对小波系数统计特性的影响, 在探地雷达信号处理中引入小波分析和随机分形理论, 提出了在小波域中, 使用平滑因子恢复加性白噪背景下探地雷达信号。
wavepenergy
- 小波包能量代码，利用db1小波将信号分解和重构，然后计算小波系数的平方，进行正则化-Wavelet packet energy code, the use db1 wavelet signal decomposition and reconstruction, and then calculate the square of wavelet coefficients, the regularization
1-encryprion-JPEG2000-Image-by-Arnold
- 针对JPEG2000格式的图像，利用了Arnold变换对图像的小波系数进行加密，对初步研究JPEG2000图像加密算法的有试用价值-JPEG2000 image format for the use of the Arnold transform the image of the wavelet coefficients encryption, preliminary study of the JPEG2000 image encryption algorithms have tested th
a2
- 传统小波阈值去噪法 小波阈值收缩法去噪的主要依据是：小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使图像的能量在小波域集中在一些大的小波系数中；而噪声的能量却分布于整个小波域内，因此，经小波分解后，图像的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值，可以认为，幅值比较大的小波系数一般以图像信号为主，而幅值比较小的小波系数在很大程度上是噪声。于是采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减少至零[-Study on Algorithm of Image Denosing Based o
21-72
- ：：针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题，即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大，提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上，根据小波变换所提供的幅角，对小波系数进行-:: For the traditional wavelet transform based on unsharp masking image enhancement algorithm for the problems that exist,
zy1
- 摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进-Abstract In this paper, consider using images to
z1
- 基于图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性 构造了一种新阈值函数的去噪算法 摘 要 , 。 : 介绍了新阈值函数的原理 推导了算法公式 该阈值函数连续 可导 实验结 对比传统的硬阈值 软阈值去噪算法 , , 。 、 。 、 利用新阈值函数进行图像去噪 能够有效地抑制图像噪声及马赛克效应 果表明 。 , ,-Accordingtoanalysisofthepropertiesofwavelettransformandstatistica
wavelet
- 用于求取小波包变换后小波系数的熵值，对初学者很有帮助-Used to obtain the wavelet coefficients after wavelet packet entropy, helpful for beginners
qiyidiandingwei
- 采用小波对信号进行分解，然后根据不同的分解层次的小波系数，判断信号的奇异点位置-Wavelet decomposition of the signal, and then broken down according to different levels of wavelet coefficients, determine the location of the signal singularity
代码
- 图像分割，图像增强，断点连接均有效，小波变换中通过改变高层和底层小波系数的权重达到增强目标的作用。(Image segmentation, image enhancement, and breakpoint connection .By the wavelet transform, the target is enhanced by changing the weights of the high-level wavelet coefficients and the underlying wav
wavelet-coherence-master
- 这是一款小波分析的代码，其中包括了功率谱、小波系数及方差的计算方法和绘图命令！(This is a wavelet analysis code that includes power spectrum, wavelet coefficients and variance calculation methods and drawing commands!)
小波基函数
- 我们通常用的函数dbn中的n就是这个小波函数的消失矩; 消失矩越大,它的支撑长度就越大,通常是支撑长度不少于2*n-1的; 消失矩越大,对应的滤波器越平坦,而且小波函数的振荡很强. 光滑函数在利用小波展开后的零点越多,也就是说小波的消失矩的大小, 决定了小波逼近光滑信号的能力.这一点也可以用来进行图像压缩. 越大的消失矩将使高频系数越小,小波分解后的图像能量也就很集中,压缩比例就越高. 通常我们都愿意采用消失矩较高的小波函数. 我们可以对一个信号,采用不同的消失矩的小波函数来分
心电信号检测与分类算法的研究
- （1）心电信号预处理 心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的 噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去 噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采 用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳 小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算 法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。 （2）心电信号波形识别 反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需