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Dual-Tree Complex Wavelet Transform Package Version 4.3

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简介：
_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。

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  • Dual-Tree Complex Wavelet Transform Package Version 4.3
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    _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。
     
  • 双重树复小波变换（The Dual-Tree Complex Wavelet Transform）
    优质
    双重树复小波变换是一种先进的信号处理技术，通过采用两棵独立的小波树来生成近复小波系数，从而改善传统离散小波变换的方向选择性和多分辨率分析能力。 Kingsbury于2005年在IEEE上发表了一篇长达29页的文章，详细介绍了他发明的双树复小波技术。该文章涵盖了与复小波相关的多个方面，并且结构清晰、层次分明，理论阐述详尽，具有很高的收藏价值。
     
  • Wavelet Toolbox 4.3
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    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”。
     
  • Multisignal Wavelet Transform Decomposition for Feature Extraction...
    优质
    本文提出了一种基于多信号小波变换分解的特征提取方法，旨在有效处理和分析复杂信号数据，提高模式识别与信息处理性能。 一个 MATLAB 函数用于从每个节点的小波变换系数中提取五类特征：能量、方差、标准差、波形长度和熵。您可以根据需要修改或添加其他类型的特征。请注意，此代码的运行需依赖小波工具箱。
     
  • JSQlParser-4.3-API Documentation-Chinese English Dual Version.zip
    优质
    本资源为《JSQlParser 4.3 中英文双语API文档》压缩包，包含详细的SQL解析器类库接口说明，适用于开发者深入理解及应用JSQlParser功能。 赠送的资源包括：jsqlparser-4.3.jar；原API文档：jsqlparser-4.3-javadoc.jar；源代码：jsqlparser-4.3-sources.jar；Maven依赖信息文件：jsqlparser-4.3.pom；以及包含翻译后的API文档（中英对照版）的压缩包，内含“index.html”等文件。使用方法是解压后打开该文件即可浏览文档内容。 提供的资源包括： 1. jsqlparser库版本为4.3的jar包； 2. 与上述jar包配套使用的原版API文档（jsqlparser-4.3-javadoc.jar）； 3. 同样针对这个版本源代码的压缩包(jsqlparser-4.3-sources.jar)； 4. Maven依赖信息文件，用于项目集成管理(jsqlparser-4.3.pom)； 5. 中文和英文对照版API文档（jsqlparser-4.3-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip）。 这些资源的Maven坐标为：com.github.jsqlparser:jsqlparser:4.3。并且，标签包括了github、jsqlparser等技术关键词。 翻译后的API文档中代码和结构保持原样，注释部分做了精准的语言转换，请使用者放心参考及应用。该套资料旨在帮助学习者在掌握编程技能的同时提升英语水平。
     
  • 小波变换去噪算法（Wavelet Transform）
    优质
    简介：小波变换去噪算法利用小波变换在多尺度分析中的优势，有效分离信号与噪声，广泛应用于图像处理、语音识别等领域，提高数据质量。 这段文字描述了五个MATLAB文件的内容：第一个文件包含添加噪声的功能；第二个到第四个文件分别涉及软阈值去噪、硬阈值去噪以及强制去噪、默认阈值去噪及给定阈值去噪的方法；最后两个文件则分别是处理含噪正弦波和矩形波的降噪操作。
     
  • Wavelet Transform的C语言代码实现
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    本项目用C语言实现了离散小波变换(DWT)的核心算法，包括多种小波滤波器组，适用于信号处理和图像压缩等领域。 即使小波理论学得不够好，也依然可以很好地应用小波。例如，有入门级的Harr小波代码可供学习和使用，包括一维、二维、三维等不同维度的应用。
     
  • Stock Prediction using LSTM and Data Preprocessed by Wavelet Transform...
    优质
    本文探讨了利用小波变换预处理数据，并结合长短期记忆网络（LSTM）进行股票预测的方法，展示了该模型在金融市场分析中的应用潜力。 股票价格预测属于时间序列预测问题的一种，旨在帮助投资者做出决策以实现利益最大化。该领域的方法大致可分为两类：传统的数学方法与经济方法。传统数学方法包括统计技术如卡尔曼滤波器及自回归模型等，这些早期金融时间序列分析的基础手段在某些情况下仍能提供合理的预测结果。 然而，在处理金融市场数据中的高噪声问题时，上述传统方法往往显得力不从心。因此，文章中提出了一种应用小波变换进行预处理的方法，特别是通过小波阈值去噪技术来降低噪音的影响。这种技巧已经在信号去噪领域得到广泛应用，并且被证明是有效的。 具体来说，小波变换是一种能够同时分析时频信息的技术。它通过对时间序列数据采用适当的小波函数和尺度参数分解成一系列系数的方式捕捉到非平稳特性，这对于金融数据分析中的噪声与趋势识别特别有用。而通过设定阈值去除小于该数值的不重要小波系数来实现去噪，则是进一步提高信号质量的关键步骤。 文章中还介绍了一种名为多最优组合小波变换（MOCWT）的新方法，它设计了一个新颖的小波阈值函数以减少重建过程中的失真。实验结果显示这种方法在预测准确性方面优于传统技术。 此外，长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，因其能够捕捉长期依赖信息且不易出现梯度消失或爆炸问题而被广泛应用于时间序列数据的处理和预测中。结合LSTM与小波变换的优势来改进股票价格模型已经成为当前金融研究的一个热点。 最后，文章还提到了一种开放获取许可协议——创作共用署名许可（Creative Commons Attribution License），允许用户在适当引用原作的情况下自由使用、复制、分发及再创作内容，但不可用于商业目的。
     
  • Unity Low Poly Shooter Pack Version 4.3
    优质
    Unity Low Poly Shooter Pack Version 4.3是一款专为Unity引擎设计的低多边形射击游戏资源包，包含武器、角色和场景等元素，适用于独立游戏开发。 Unity Low Poly Shooter Pack v4.3是一款游戏资源包。
     
  • Wavelet Tutorial by Robi Polikar - Original Version with Translation
    优质
    这段教程由Robi Polikar创作，是理解小波变换原理和应用的经典入门资料。原版附带翻译版本，方便更多语言背景的学习者掌握相关知识和技术。 《The Wavelet Tutorial》是由Robi Polikar博士撰写的一篇博客文章。该教程为读者提供了关于小波变换的详细介绍与指导，旨在帮助初学者理解这一复杂的数学工具，并通过实际应用案例来加深对理论知识的理解。文中不仅涵盖了基础概念和原理，还详细介绍了如何使用小波分析解决信号处理中的问题。 对于想要深入了解小波变换及其在各个领域中广泛应用的人来说，《The Wavelet Tutorial》是一个非常有价值的资源。它以清晰易懂的方式呈现了复杂的数学内容，并提供了丰富的示例来帮助读者巩固所学知识。