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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
wavelet-reconstruction
- 重构是用分解得到的多分辨率下的小波系数，将多尺度小波合成原信号.不是分解完了马上重构的，中间可能有去噪的过程啊，压缩的过程.-Reconstruction is under multi-resolution decomposition of the wavelet coefficients, the wavelet multi-scale synthesis of the original signal reconstruction is not immediately broken down
aboutwavelet
- 个人收集的关于小波的多个实例程序，包括提升小波、mallat算法等等，实例程序较多，便于大家学习参考-Personal information collected on multiple instances of wavelet procedures, including lifting wavelet, mallat algorithm, etc., examples of procedures more convenient reference for them to learn
小波去噪程序
- 局部放电试验所采集的信号中往往混有白噪声、周期干扰信号去除。此处采用常用db系列小波中的db6小波进行9尺度的多分辨分解后，根据白噪声能量特性，估算各尺度的阈值大小，采用硬值进行处理，后进行重构。Matlab程序如下：
模极大值降噪算法
- 可以实现对心电信号中模极值点的提取，软硬阈值算法的对比实验，以及小波的多层次分解(It can extract the extreme point of the ECG signal)
Wavelet_OMP
- 压缩传感算法，可以通过此算法恢复图像实现超分辨成像，多尺度小波变换(Compression sensing algorithm, through which the image can be restored to achieve super-resolution imaging, multi-scale wavelet transform)
multi_resolution__analysis
- 实现时间序列信号的多尺度分解，小波模极大值分析。(multiresolution analysis with the time sequence data,)
--4层--db4--20db--
- 小波阈值去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力(Wavelet threshold denoising)
image fusion
- 用MATLAB编写的利用小波变换对多聚焦图像的融合。(The fusion of multi focus images with wavelet transform is written in MATLAB.)
IJ1185
- 小波包分解（wavelet packet decomposition）也可称为小波包（wavelet packet）或子带树（subband tree）及最佳子带树结构（optimal subband tree structuring）。其概念是用分析树来表示小波包，即利用多次叠代的小波转换分析输入讯号的细节部分。本案例主要用于小波包分解计算及绘图(The wavelet packet decomposition can also be called the wavelet packet or
VB信号处理
- 实现tdms文件的信号读取和多分辨率小波分析，并将均值提取到excle文件中(Realization of wavelet analysis)
wavelet_analysis
- 通过二进小波的多尺度分析对lena图像进行边缘提取的操作。(wavelet analysis using in extract edge from a picture)
Sparse image and signal processing
- 这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明
one
- 基于MATLAB的图像融合，软件实现基于多尺度小波的多聚焦图像融合(Image fusion based on MATLAB and multi-scale wavelet based multi focus image fusion)
two
- 基于matlab和多尺度小波多聚焦图像融合的图像融合(Image fusion based on MATLAB and multi-scale wavelet based multi focus image fusion)
小波分析 编程
- 小波分析的各种尺度分解包括单尺度分解，多尺度分解以及小波包分解及重构，小波分解重构精简(All kinds of scale decomposition of wavelet analysis include single scale decomposition, multi-scale decomposition, wavelet packet decomposition and reconstruction, and wavelet decomposition and reconstruct
图像频域操作全系列
- 对图像进行傅里叶变换，离散余弦变换，小波分解，拉东变换等(Two layers of wavelet decomposition for image)
d2wt_test
- 用多层小波变换模极大值法对图像进行边缘检测(Edge detection using wavelet transform modulus maxima method)
LDA_wavelet
- 基于小波变换的多尺度LDA图像分割方法，循环进行狄利克雷分布，含图像特征提取(Multi scale LDA image segmentation method based on Wavelet Transform)
故障诊断与容错控制课程设计报告
- 针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在，运用神经网络来实现故障的分类，还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果，提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。(This course's job is to use the wavelet packet decomposition method for non-stationary vibration signals of rolling bearings to detect the presence of fault