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基于MATLAB的二维多尺度塔式分解与重构实现.pdf

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简介：
本文档详细介绍了利用MATLAB软件实现二维信号或多维数据在不同频率下的多尺度塔式分解与重构技术的方法和步骤。 二维多尺度塔式分解与重构的MATLAB实现.pdf文档介绍了如何使用MATLAB进行二维多尺度塔式分解与重构的技术细节和实践方法。

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    本文档详细介绍了利用MATLAB软件实现二维信号或多维数据在不同频率下的多尺度塔式分解与重构技术的方法和步骤。 二维多尺度塔式分解与重构的MATLAB实现.pdf文档介绍了如何使用MATLAB进行二维多尺度塔式分解与重构的技术细节和实践方法。
     
  • 基于MATLAB的单尺度与多尺度Retinex实现程序
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    本简介介绍了一种利用MATLAB开发的图像处理程序，该程序实现了单尺度和多尺度Retinex算法，能够有效改善图像细节显示，增强视觉效果。 这段文字主要介绍的是单尺度和多尺度Retinex的MATLAB实现程序，并且带有详细的注释。
     
  • ITD.zip_ITD_ITD 重构_基于时间尺度的信号分解与分析
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    本研究提出了一种创新的时间尺度信号处理方法——ITD（Time-Scale Decomposition），通过重构算法实现对复杂信号的有效分解和精细分析，为信号处理领域提供了新的技术路径。 对一个信号进行固有时间尺度分解后重构可以提取出有用的信息，这种技术在信号处理中有广泛应用。
     
  • 基于Haar小波的二维图像分解与重构MATLAB代码
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  • 基于MATLAB的图片二维小波变换分解与重构代码
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    本项目提供一套使用MATLAB实现的图片二维小波变换分解与重构的完整代码。通过该工具，用户能够深入理解图像处理中的小波变换技术，并应用于实际问题中。 二维小波变换的二级分解与重构过程无需使用库函数，基本都是手写的卷积函数等代码实现。可以直接下载相关代码进行使用。
     
  • 1D和2D_T_Wavelet_Tower_Decomposition.rar_一维与二维小波塔式分解
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    本资源提供了一维及二维信号的小波塔式分解方法，包括详细代码与示例数据，适用于信号处理、图像压缩等领域研究。 完成一维连续信号的小波变换以及图片的塔式分解。
     
  • 基于MATLAB的一维与二维离散小波变换及重构算法实现
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    本研究利用MATLAB软件，详细探讨并实现了从一维到二维信号的离散小波变换及其逆变换。通过对多种母小波的选择和比较，文章为图像处理、数据压缩等领域提供了有效的技术手段。 本段落介绍了如何使用MATLAB实现一维和二维离散小波变换以及小波的重构，并展示了代码实现的截图及各种系数在重构过程中的二范数比较结果。
     
  • 多尺度分形维度
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    《多尺度分形维度》是一篇探讨不同尺度下自然界及人工系统复杂性特征的研究。通过分析和计算各层级上的几何结构与模式，揭示了物质世界的深层组织规律及其应用价值。 通过使用分形盒维数的计算方法来确定图形的多重分形维数，并且在不同的q值下进行D(q)的计算。
     
  • 基于MATLAB的多层小波分解与重构程序
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  • 基于Matlab的一维信号Mallat分解与重构算法
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    本研究运用MATLAB软件，探讨了一维信号的Mallat分解与重构算法，旨在深入分析小波变换在信号处理中的应用效果。 本实验使用MATLAB 2015进行编程，并调用系统小波函数对信号进行分解。通过实现Mallat分解与重构算法来完成一维信号的多层分解和重构过程。通过对信号进行多层分解，可以有效地去除噪声并压缩数据量。具体来说，在去噪过程中，将高频部分（即阶数较高的）系数设为零；在数据压缩时，则舍弃幅度较小的部分，认为这些部分对原始信号的影响不大，从而减少传输的数据量。利用重构算法将分解后的信号重新组合以恢复原信号。Mallat分解和重构算法在信号处理中扮演着重要角色。 实验过程中可以设置调用的系统小波函数与小波分解的层数。为了保持一般性，在本实验里选择的小波函数为db10，且设定分解层次为4层。整个程序采用模块化设计方法，由以下六个文件组成：源数据文件dataset.txt；主程序mallat_main.m；小波分解程序mallet_decompose.m；小波合成函数mallet_compose.m；上采样程序upsample.m以及下采样程序downsample.m。