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小波包分解与重构

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简介：
小波包分解是一种信号处理技术，通过递归地将频率区间划分为更小的部分，用于获取信号更加细致的时间-频率表示。该方法能够高效地提取信号特征，在数据压缩、模式识别等领域有广泛应用。 适合初学者学习的基于数字信号的小波包分解与重构代码。

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  • 小波包分解与重构
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    小波包分解是一种信号处理技术，通过递归地将频率区间划分为更小的部分，用于获取信号更加细致的时间-频率表示。该方法能够高效地提取信号特征，在数据压缩、模式识别等领域有广泛应用。 适合初学者学习的基于数字信号的小波包分解与重构代码。
     
  • 小波包及其分解与重构
    优质
    《小波包及其分解与重构》一书深入探讨了小波包理论及其应用技术，详细介绍小波包的分解、重构方法及其在信号处理中的作用。 详细讲解了利用小波包进行分解和重构的整个过程。
     
  • 小波分解与重构分析
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    小波分解与重构分析是一种信号处理技术，通过将复杂信号分解为不同频率成分进行细致研究，并能准确重构原始信号，广泛应用于数据压缩、噪声去除等领域。 使用形态小波对图像进行多尺度分解和完全重构。
     
  • mallatdrdb4.rar_Mallat 分解算法_matlab db4_小波分解与重构_小波重构 mallat
    优质
    该资源为MATLAB实现的小波变换程序包，采用Mallat算法和db4小波基进行信号的分解与重构。适用于科研及工程应用中的数据分析处理。 Mallat算法使用db4小波进行信号的分解与重构编程实现。
     
  • 谐波小波包分解与重构的代码.zip_小波包_小波包分解_谐波小波_谐波小波包_程序代码
    优质
    本资源提供了一种基于谐波小波包进行信号分解和重构的MATLAB代码，适用于研究与工程应用中的信号处理任务。 关于谐波小波包的程序，我还在研究学习中。如果有需要代码的话可以自取。
     
  • 小波包分解及重构详解与LabVIEW源码.zip
    优质
    本资源提供小波包分解和重构的详细解释以及相应的LabVIEW源代码，适用于信号处理和数据压缩等领域的学习和研究。 小波包分解及其重构的详细解释与LabVIEW源码。
     
  • 小波分解及重构
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    小波分解及重构是信号处理中的关键技术，通过将复杂信号分解为不同频率成分，便于分析和压缩。重构过程则用于恢复原始信号。该技术广泛应用于图像、音频等领域。 使用db4小波对离散信号进行分解重构，并提供了代码和数据。
     
  • wavefilter.zip_wavefilter_小波分解及重构滤波器程序_小波分解重构_小波图像滤波
    优质
    wavefilter.zip包含用于信号处理的小波分解与重构滤波器代码。适用于图像去噪和分析，实现高效的数据压缩与特征提取功能。 编写用于图像处理的小波分解与重构滤波器的Matlab程序。
     
  • 小波变换的分解与重构
    优质
    《小波变换的分解与重构》探讨了小波变换在信号处理中的应用，重点讲解了如何通过小波变换实现信号或图像的有效分解和精确重构。 将一幅灰度图像用平均滤波器进行模糊处理后，分别添加一定量的高斯噪声和均匀噪声。然后使用设计的滤波器对这两幅加噪后的图像进行复原，并计算原始图像与复原图像之间的PSNR值。
     
  • Grayscale_images_of_the_two_together__sym4_weakening__小波_sym4_小波分解重构.rar
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    本资源包含使用Sym4小波变换对灰度图像进行处理后的两幅图，展示了在不同分解层次下的图像减弱效果，并提供了完整的重构代码。 将两个灰度图像融合在一起：首先使用小波函数sym4对图像1进行两层分解，接着处理分解得到的系数图以突出轮廓并弱化细节；然后同样用小波函数sym4对图像2进行两层分解。最后在小波变换域内完成融合，并重构融合后的系数。