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code
- 文件中代码实现小波图像融合，对低频和高频系数采用不同准则，有详细说明-File code implementation of wavelet image fusion, of the low and high frequency coefficients using different criteria, are detailed
image_denoise
- 以实例说明如何通过图像的提升小波分解进行图像的去噪，其方法与一般去噪方法相同，都是对小波分解的高频系数进行阈值量化来达到去噪的目的-Take example to explain how to denoise the image by lifting wavelet decomposing
wavedec2
- 该程序利用小波多尺度分解，提取近似系数和细节系数重构原图像-It uses wavelet decomposition to extract approximate coefficients and detail coefficients of the original image reconstruction
matlab1
- 二维离散小波变换和重构（对高通和低通系数分别卷积。。。）-Discrete wavelet transform and reconstruction (high-pass and low pass convolution coefficients...)
fingerprint
- 能够实现对灰度图像进行小波分解，并且分别利用低频和高频系数重构图像-Can be achieved on the gray image using wavelet decomposition and the use of low frequency and high frequency coefficients respectively, the reconstructed image
fusion
- 基于小波分析的图像融合，采用的是系数加权平均法-Image fusion based on wavelet analysis, using the weighted average coefficient
GeneticWavelet
- 提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的 PI 参数整定方法。首先 ,利用具有自然进化的遗传算法对小波神经网络的初始权值进行优化训练 ,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响 其次 ,利用小波神经网络对PID参数进行在线调节 最后将此算法运用到电机控制系统的 P I D参数寻优中。-A new-type controller based on genetic algorithm andwavelet neural net work was presented.The genetic alg
medicalcengshu
- ：根据小波低频子带图像的轮廓模糊度和高频子带图像的细节信息量随小波分解层数增多而增多的规律，从图像熵 出发，提出了一种基于低频子带图像熵差的最佳小波分解层数选择法, 该方法通过计算不同分解层数下各低频子带的图像 熵差，选择最接近原始图像熵差的分解层数作为最佳分解层数。用多种基于小波变换的图像融合法分别对两组医学图像进 行仿真实验，结果表明根据该分解层数选择法得到的融合图像目视效果最好，与相关系数、峰值信噪比、模糊Chebyshev 距离 值等客观评价指标保持了很好的一致性。
waveletDB4PRO
- 在理解了离散小波变换的基本原理和算法的基础上，通过设计VC程序对简单的一维信号进行小波分解系数；再通过改变分解得到的各层高频系数进行信号的小波重构达到消噪的目的-Understand the discrete wavelet transform in the fundamental principles and algorithms, based on the VC program by designing a simple one-dimensional signal wavelet coef
wavelet03
- 程序生成正弦信号和三角波信号，对叠加信号进行一维小波变换（6层），重构6层逼近系数，并显示。-Program generates sine wave and triangular wave signals, superposition of signals of one-dimensional wavelet transform (6 layer), reconstruct 6 layer approximation coefficient, and displayed.
WaveletTransform
- 提出一种基于小波变换的图像配准方法。该方法首先用小波变换提取边缘特征点, 同时构成小波金字塔影像。在最高层利 用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度, 经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对, 利用这些特征点对待 配准图像进行配准纠正。实验结果表明, 改进方法有较好的效果, 可用于广泛应用领域。-Proposed a wavelet-based image registration method. In this method, using wavelet transfor
EZW
- Shapiro提出的内嵌零树小波编码算法(EZW Embedded Zerotree Wavelet),其出发点在于小波变换后各级子带系数之间在空间上和方向上所呈现出带间相似性,这种空间相似性可以用一种新型的数据结构--零树(Zerotree).EZW算法就是充分利用这种相似性,获得高性能的图像编码算法.-Shapiro' s embedded zero tree wavelet coding algorithm (EZW Embedded Zerotree Wavelet), whose
mw_NBdenoising2
- 基于多小波变换的阈值降噪技术的相邻系数法降噪算法-Based on multi-threshold wavelet transform coefficients of adjacent noise reduction noise reduction algorithm
xishutu
- 对复小波提取高频及低频的系数 并对相应的实小波的系数也进行了提取-Extraction of complex wavelet coefficients of high frequency and low frequency And the corresponding real wavelet coefficient were extracted
Matlab
- 信号去噪的基本步骤： （1）信号的小波分解； （2）小波分解高频系数的阈值量化； （3）信号的小波重构。使用分解的低频系数以及阈值量化后的高频系数进行小波重构。 -The basic steps of signal denoising:( 1) of the wavelet decomposition of signals ( 2) the high frequency coefficients of wavelet decomposition threshold quan
wavelet-image
- 二维图像信号的去噪步骤： （1）二维图像信号的小波分解。选择合适的小波与恰当的分解层次N，并对待压缩的二维图像信号进行N层分解计算。 （2）对分解后的每一层高频系数，选择一个恰当的阈值，并对该层高频系数进行软阈值量化处理。 （3）二维图像信号的小波重构。用小波分解后的第N层近似（低频系数）和经过阈值量化处理后的各层细节（高频系数），对二维信号进行小波重构。-Two-dimensional image signal denoising steps: (1) two-dimensiona
wavelet-MATLAB-code
- 实现以下功能：装载信号；完成信号的单尺度一维离散小波分解；从系数中重构低频部分和高频部分；显示高频和低频部分；由小波逆变换恢复信号；多层一维分解；提取系数的低频和高频部分；重构第3层的低频系数；重构第1、2、3、4、5层的高频信号；重构原始信号并显示-Achieve the following functions: load signal complete signal single-scale one-dimensional discrete wavelet decomposition r
具体小波变换函数
- 对二维信号X（m,n）进行离散小波变换，注：m、n均为偶数，可以计算低频部分，垂直方向，水平方向和对角线方向的小波分解系数
txtXinhaozairu,plot,MATLAB
- 原始txt信号载入，小波变换，小波2、3层低、高频系数重构(The signal is loaded, the signal is intercepted, the signal is transformed by wavelet transform, and the wavelet is reconstructed with low and high frequency)
C_Res
- db1——db5小波分解、重构输出，系数精度高(Wavelet decomposition and reconstruction output)