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Wavelet Toolbox 4.3

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简介：
Wavelet Toolbox 4.3是一款用于信号和图像处理的强大软件工具包，支持小波分析、变换及机器学习应用，广泛应用于科学研究与工程领域。 在 MATLAB 中使用小波工具箱。提示：在 MATLAB 左下角有一个很小的“Start”按钮，点击它，在菜单中选择“Toolbox”→“More”→“Wavelet”。

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  • Wavelet Toolbox 4.3
    优质
    Wavelet Toolbox 4.3是一款用于信号和图像处理的强大软件工具包，支持小波分析、变换及机器学习应用，广泛应用于科学研究与工程领域。 在 MATLAB 中使用小波工具箱。提示：在 MATLAB 左下角有一个很小的“Start”按钮，点击它，在菜单中选择“Toolbox”→“More”→“Wavelet”。
     
  • Wavelet Toolbox 2018b 更新版.rar
    优质
    Wavelet Toolbox 2018b更新版提供了最新的小波变换工具和技术，适用于信号和图像处理等领域。此版本优化了性能并修复了若干错误。 MATLAB的Wavelet Toolbox是从R2018b版本提取的。下载后将其放置在MATLAB目录下的toolbox文件夹中，并添加预设目录中的所有子目录。最后，在“首选项-常规”设置中点击更新工具箱路径缓存即可完成配置。
     
  • Dual-Tree Complex Wavelet Transform Package Version 4.3
    优质
    _dual-tree complex wavelet transform package version 4.3_是一款软件包，实现了双树复小波变换算法，用于信号和图像处理，提升边缘定位与方向选择性。 这是Kingsbury编写的双树复小波变换的MATLAB代码，版本为4.3。
     
  • MATLAB小波工具箱(Wavelet Toolbox)
    优质
    MATLAB小波工具箱提供了一整套函数和应用程序，用于信号和图像的数据分析与处理。它支持小波变换、多分辨率分析及各种应用需求，是进行复杂数据分析的强大工具。 本资源是Matlab中小波分析工具箱，包含了极大重叠离散小波变换等功能，来自2016版本的matlab，函数较为丰富。
     
  • MATLAB_小波与多小波工具箱(Wavelet and Multiwavelet Toolbox)
    优质
    MATLAB的小波与多小波工具箱提供了一套全面的功能用于信号和图像处理中的小波分析。用户可以进行小波变换，设计多小波滤波器，并执行各种基于小波的算法。 小波和多小波工具箱（wavelet and multiwavelet Toolbox）是一款用于信号处理的软件工具包。
     
  • Wavelet-Coherence 包
    优质
    Wavelet-Coherence包是一款用于计算和可视化连续小波变换之间相干性的强大工具，适用于时间序列分析，帮助科研人员探索不同信号间的同步关系。 Matlab小波分析代码包包含连续小波变换（wxt）、交叉小波变换（xwt）以及小波相干分析（wtc）及其出图的相关代码。Aslak Grinsted于2023年在Github上分享了这些资源，用户也可以通过官网下载。
     
  • UniStorm 4.3
    优质
    UniStorm 4.3是一款功能全面、易于使用的集成开发环境（IDE）工具，专为软件开发者设计，支持多种编程语言和插件扩展。 UniStorm for Unity, v4.3.0 提供了体积云、模块化天气系统以及云阴影功能。
     
  • SWT-4.3-Win64-RAR-SWT-4.3-Win32-X86-JAR
    优质
    该资源包包含SWT（Standard Widget Toolkit）4.3版本的Windows 64位RAR文件和Windows 32位X86 JAR文件，适用于开发者进行跨平台GUI应用程序开发。 swt-4.3-win64.jar 是一个用于生成 HTML 网页图片的工具，可以与 DJNativeSwing 和 DJNativeSwing-SWT 配合使用。
     
  • wavelet-coherence-master.zip 文件
    优质
    wavelet-coherence-master.zip 是一个包含用于计算和可视化小波互相干分析代码的开源软件包，适用于时间序列数据的频率依赖性研究。 示例文件位于faq文件夹下，可以绘制小波变换影响锥，并且已经通过验证确认可用。这种方法在地质学和气象学领域应用较为广泛。
     
  • Adversarial-Robustness-Toolbox: Adversarial-Robustness-Toolbox (ARB)
    优质
    简介：Adversarial-Robustness-Toolbox (ARB) 是一个致力于增强机器学习模型对抗攻击抵抗能力的开源工具包，提供多种防御策略和评估手段。 对抗性鲁棒性工具箱（ART）v1.5 是一个用于机器学习安全性的Python库。该工具箱为开发人员和研究人员提供了针对逃避、中毒、提取及推理等对抗性威胁来保护和支持评估机器学习模型与应用程序的手段。它兼容各种流行的机器学习框架，包括TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet以及scikit-learn，并支持多种数据类型（如图像、表格、音频和视频）以及各类任务（例如分类、对象检测及语音识别）。该库还在持续发展中，欢迎各界提供反馈意见与贡献。