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CWT源码 MATLAB-ippg-luv_skindetect_cwt: ippg-luv_skindetect_cwt

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简介：
该代码为MATLAB实现的心率变异分析工具箱（CWT）的一部分，用于皮肤区域检测和后续的生理信号处理。通过LUV颜色空间优化肤色识别精度。 在过去的几年里，远程通过面部视频测量脉搏率得到了特别的关注。研究取得了重大进展，并证明普通摄像机可以作为无需与受试者接触的可靠设备来测量大量生物医学参数。这里提供的源代码涉及一种结合了iPPG信号时频表示（连续小波变换）的方法，用于皮肤检测、色彩空间转换和分析。 如果您认为此代码有用或在学术研究项目中使用，请引用如下文献：Frédéric Bousefsaf, Alain Pruski 和 Choubeila Maaoui 的“对摄像头光电容积描记信号进行连续小波滤波以远程评估瞬时心率”，发表于《生物医学信号处理与控制》，第8卷，第6期，568-574页（2013年）。 该方法提出了三项主要贡献：皮肤检测允许选择感兴趣的像素；色彩空间转换至CIELuv以提高对光照波动的鲁棒性；以及基于iPPG信号连续小波表示的滤波过程。

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  • CWT源码 MATLAB-ippg-luv_skindetect_cwt: ippg-luv_skindetect_cwt
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    该代码为MATLAB实现的心率变异分析工具箱（CWT）的一部分，用于皮肤区域检测和后续的生理信号处理。通过LUV颜色空间优化肤色识别精度。 在过去的几年里，远程通过面部视频测量脉搏率得到了特别的关注。研究取得了重大进展，并证明普通摄像机可以作为无需与受试者接触的可靠设备来测量大量生物医学参数。这里提供的源代码涉及一种结合了iPPG信号时频表示（连续小波变换）的方法，用于皮肤检测、色彩空间转换和分析。 如果您认为此代码有用或在学术研究项目中使用，请引用如下文献：Frédéric Bousefsaf, Alain Pruski 和 Choubeila Maaoui 的“对摄像头光电容积描记信号进行连续小波滤波以远程评估瞬时心率”，发表于《生物医学信号处理与控制》，第8卷，第6期，568-574页（2013年）。 该方法提出了三项主要贡献：皮肤检测允许选择感兴趣的像素；色彩空间转换至CIELuv以提高对光照波动的鲁棒性；以及基于iPPG信号连续小波表示的滤波过程。
     
  • 非接触式心率测量的iPPG方法研究
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    本研究聚焦于非接触式心率监测技术，探讨iPPG（影像光电容积图）方法在远程健康监测中的应用与优化，旨在提升其准确性和实用性。 基于iPPG的非接触式心率测量方法研究探讨了利用红外光电容积脉搏波（iPPG）技术进行无接触心跳监测的研究进展与应用前景。该研究旨在提高远程健康监控系统的准确性和便捷性，为医疗和日常健康管理提供新的解决方案。
     
  • DT-CWT源码及其应用
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    DT-CWT源码及其应用一文深入探讨了双树复小波变换（DT-CWT）的原理与实现，并展示了其在信号处理和图像分析中的实际应用案例。 **DT-CWT源码与应用详解** DT-CWT（Discrete-Time Continuous Wavelet Transform，离散时间连续小波变换）是一种在信号处理领域广泛应用的技术，它结合了离散傅立叶变换（DFT）的时间局部性和小波变换的频率局部性，能够对非平稳信号进行多尺度分析。本段落将深入探讨DT-CWT的基本原理、解析提供的源码，并讨论其在MATLAB环境中的应用。 DT-CWT的核心思想是通过使用特定的小波基函数来转换信号，这些小波基函数具有可变尺度和时间特性，在不同尺度下都能对信号进行有效分析。与传统的傅立叶变换相比，小波变换能够更好地捕捉非线性和非平稳的瞬态特征。 在dtcwt.rar文件中可能包含一个实现DT-CWT功能的MATLAB代码库，通常包括以下关键函数： 1. **生成小波基**：例如Morlet或Meyer小波。 2. **尺度和时间参数设置**：定义变换所需的尺度序列及时间步长。 3. **计算小波系数**：执行离散连续小波变换以获得信号的小波表示。 4. **逆转换函数**：从小波系数还原原始信号，即反DT-CWT操作。 5. **可视化工具**：用于展示小波系数的图像以便理解其频域特性。 在NDDTCWT-master.zip文件中可能是一个改进版本的实现方案——非扭曲离散时间连续小波变换（Non-Distorting Discrete-Time Continuous Wavelet Transform），它优化了DT-CWT，减少了计算失真或提高了重构信号的质量。 利用这些源码，在MATLAB环境中可以进行以下操作： 1. **信号分析**：对各种类型的数据如声音、图像和生物医学信号等执行DT-CWT以揭示其在不同时间尺度上的特征。 2. **异常检测**：识别非平稳数据中的突变点或异常事件。 3. **压缩与解压**：通过小波系数实现高效的数据压缩，同时保持原始信号的质量。 4. **去噪处理**：利用阈值技术去除噪声并保留关键的信号成分。 5. **故障诊断**：在机械系统中应用DT-CWT以识别早期设备故障模式。 为了有效地使用这些源码，需要掌握MATLAB编程基础以及小波理论知识，包括构造小波、尺度分析和快速变换算法。通过实例运行及调整代码可以进一步理解DT-CWT，并将其应用于实际问题解决过程中。 综上所述，DT-CWT提供了一种强大的工具来解析复杂的信号数据，在结合提供的源码后可以在MATLAB环境中进行深入研究与开发以满足各种信号处理需求。无论是学术还是工业应用领域，该技术都是不可或缺的一部分。
     
  • DT-CWT 双树复小波变换源代码
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    这段简介可以描述为：DT-CWT双树复小波变换源代码提供了一套实现双树复小波变换算法的程序源码。此变换利用两棵独立的紧致支撑小波树，以提高相位信息准确性，适用于信号处理和图像分析等领域。 该代码包含了六方向选择性的Gabor变换，并且冗余度较小。对于从事图像处理的同行来说，这将具有很高的价值，可以直接下载使用。这段代码也被称为双树复小波变换源码。
     
  • CWT源码Python：实现连续小波变换的代码
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    这段代码是使用Python编写的，旨在实现连续小波变换（CWT），为信号处理和数据分析提供了一种强大的工具。适用于科研及工程应用。 CWT原始码MATLAB CWT用于实现连续小波变换的Python代码。该实现基于Wavelet工具箱中cwt的MATLAB版本中的源代码。我发现大多数Python中的CWT实现仅输出转换的实部，这在大多数情况下没有用。
     
  • STFT与CWT、DWT.rar
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    本资源包含短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的相关资料及代码示例，适用于信号处理与分析研究。 该文件夹包含了多种时频分析的程序，如STFT、CWT、DWT等，使用MATLAB编写，并非C++文件，请注意。
     
  • CWT源码MATLAB与SSQPyWave: Python中的同步压缩、小波变换及时频分析
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    本作品介绍了基于MATLAB的CWT源码及其在Python环境下的移植版本SSQPyWave，重点展示了如何利用Python进行信号的同步压缩、小波变换以及时频分析。 同步压缩是一种强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。它支持连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩，以及短时傅立叶变换（STFT）的正向和反向及同步压缩功能。此外还有小波可视化工具、测试套件以及广义摩尔斯小波岭提取等特性。 Python中的ssqueezepy库提供了最快的小波变换实现，在速度上超过了MATLAB版本。安装该库的方法为： ``` pip install ssqueezepy ``` 或者，为了获取最新最稳定的版本，请使用以下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy.git ``` ssqueezepy默认支持多线程执行（可通过设置环境变量`os.environ[SSQ_PARALLEL]=0`来禁用），并且如果系统中存在GPU，可以通过设置环境变量启用它。此外，该库还支持使用pyfftw实现最大的CPU FFT速度。 更多关于性能测试的信息，请参阅相关文档。转换过程中会采用padding、float32精度（同时也支持float64）以及输出形状为(300, len(x))的配置来保证最佳效果和效率。
     
  • MATLAB小波变换CWT信号分解实例
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    本示例演示如何使用MATLAB进行连续小波变换（CWT）以分析和分解信号。通过具体代码展示信号的时间-频率特性。 信号x1(n)和x2(n)由三个频率分别为0.01、0.03及0.2的正弦波组成；而x3(n)为一个线性调频（chirp）信号，其长度N设为600。请完成以下任务： (1) 使用MATLAB生成信号x1(n)，x2(n)和x3(n)，并绘制它们的时间域波形； (2) 对上述三个信号进行离散傅里叶变换(DFT)，然后画出各自的幅度谱图； (3) 选取适当的小波基函数及尺度变量a，对这三个信号执行连续小波变换(CWT)，并且展示其时频谱图； (4) 根据步骤(2)和(3)的结果，解释DFT与CWT的物理意义及其适用场景。
     
  • 连续小波变换及其逆变换：在MATLAB中用于信号重建的CWT与逆CWT
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    本文探讨了利用MATLAB实现连续小波变换(CWT)及其逆变换的技术，并展示了如何通过这些方法进行高效的信号重建。 执行反向连续小波变换的文件集合是最初由Torrence和Compo编写的小波软件包的一个扩展版本。主要功能包括： 1. contwt.m：（连续小波变换）。这本质上是 Torrence 和 Compo 的 wavelet.m，经过了一些修改以提供更多的输入和输出选项，便于访问。 2. invcwt.m：逆连续小波变换。 3. example_invcwt.m：演示/示例用法。这是一个用于构建简单正弦波、设置小波参数以及比较原始信号与重建后的信号的模板。 有关详细信息及使用方法，请参阅每个功能中的帮助文档。
     
  • 利用CWT进行时频分析：该函数执行CWT并展示幅度-尺度图-MATLAB开发
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    本MATLAB项目通过连续小波变换(CWT)进行信号的时频分析，并展示了结果的幅度-尺度图，帮助用户深入理解信号特性。 这个函数与cwt函数功能相同，但有一个名为maordiference的特性，它返回每个轴的实际值。如果需要使用频率相关的实际时间来解决CWT函数自动缩放的问题，该特性非常有用。我在Mathworks上找到的所有教程都利用了“helperCWTTimeFreqPlot”函数绘制标度图，但对于较新版本的Matlab，“helperCWTTimeFreqPlot”已被没有输出参数的 CWT 函数所替代。新的CWT函数会根据采样频率自动调整时间和频率，在某些情况下这可能是一个问题。此外，如果 plotnum 等于 1，则该函数将绘制 magnitud 标度图，并且输入和输出参数在函数内部定义。