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HWT_PS：提供基于谐波小波变换的计算工具的代码包-MATLAB开发

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简介：
HWT_PS是一款专为MATLAB设计的工具包，专注于谐波小波变换的高效计算。它提供了丰富的算法和函数，帮助用户深入分析信号与图像数据，是研究人员的理想选择。 当前版本包括： - hwt.m：谐波小波变换 - whwt：加窗谐波小波变换 - Gabor_wt：Gabor 小波变换 此外，还包含以下测试脚本： - test_simple.m: 使用加窗谐波对被白噪声污染的简单振荡信号进行所需频带相位估计，并与基于 Hilbert 变换后零相移 FIR 滤波器的方法进行比较。 - 计算时间.m：三种方法在相位估计中的计算时间对比 - test_PS.m: 用于评估预期频带上耦合多分量振荡信号的相位同步。

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  • HWT_PS：提供基于谐波小波变换的计算工具的代码包-MATLAB开发
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    HWT_PS是一款专为MATLAB设计的工具包，专注于谐波小波变换的高效计算。它提供了丰富的算法和函数，帮助用户深入分析信号与图像数据，是研究人员的理想选择。 当前版本包括： - hwt.m：谐波小波变换 - whwt：加窗谐波小波变换 - Gabor_wt：Gabor 小波变换 此外，还包含以下测试脚本： - test_simple.m: 使用加窗谐波对被白噪声污染的简单振荡信号进行所需频带相位估计，并与基于 Hilbert 变换后零相移 FIR 滤波器的方法进行比较。 - 计算时间.m：三种方法在相位估计中的计算时间对比 - test_PS.m: 用于评估预期频带上耦合多分量振荡信号的相位同步。
     
  • 体验小波变换：此工具箱提供了经验小波变换的基本实现-MATLAB开发
    优质
    本MATLAB工具箱提供了一种实现经验小波变换（EWT）的方法，用于信号处理与分析。用户可以利用这一技术进行频带划分和多分辨率信号分解。 2019年12月：重大更新！发布新版本4.0。 - 新增功能：一维变换现在可以处理复杂信号（即经验小波本身是复杂的，因为它们在傅里叶域中不一定是对称的）。 - 优化改进：曲线波滤波器结构经过修改和简化，以确保几乎完美的重建。同时，在可能的情况下对所有其他二维变换进行了清理和简化。 - 用户体验提升：绘图函数现在为每个子图添加了标题。 - 组织调整：为了防止与外部功能发生冲突，几乎所有功能的名称中都包含了“EWT”（大多数情况下作为前缀）。 此工具箱实现了1D和2D信号/图像的经验小波变换。其原理在于检测像小波一样建立在Littlewood-Paley上的傅里叶支撑。 在二维模式下，我们将重新审视各种已知的变换：张量小波、Littlewood-Paley小波、脊波以及Curvelet。 此外，该工具箱还提供了用于生成论文中的实验脚本。例如，J.Gilles，“经验小波变换”出现在IEEE Transactions上。
     
  • Matlab小波变换工具包wavelet.zip
    优质
    Matlab小波变换工具包wavelet.zip包含了用于信号处理和数据分析的小波变换函数。此资源提供了一个便捷的方式进行多分辨率分析、信号降噪及压缩，适合科研与工程应用。 除了常用的小波变换函数工具外，还添加了wavefast、wave2gray、wavefilter、wavecopy和waveback等功能。这些功能可以直接在MATLAB中使用，并且是我在实验过程中自己加入的，比较全面。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的小波变换函数-DTCWT：用于MATLAB的双树复小波变换工具...
    优质
    该资源提供了一套在MATLAB环境下实现双树复小波变换（DTCWT）的函数集合。此工具箱为信号与图像处理领域的研究人员和工程师们提供了便捷高效的小波分析手段，特别适用于去噪、压缩及特征提取等任务。 双树复数小波变换（DTCWT）的Python库支持计算一维、二维和三维数据上的正向与逆向双树复数小波变换。 在Ubuntu 15.10及更高版本中，可以通过apt-get安装此库： ``` $ sudo apt-get install python-dtcwt python-dtcwt-doc ``` 此外，Debian的sid仓库（不稳定版）也提供了该软件包。对于其他操作系统，最简单的安装方法是使用easy_install或pip命令： ``` $ pip install dtcwt ``` 如果您想获取最新的开发版本，请查看相关代码库并签出后进行安装： ``` $ python setup.py install ``` 对库有重大修改需求的开发者可以考虑使用developer命令。测试套件通过以下步骤可验证代码是否在您的系统上正常工作： 首先，确保您已安装所有必要的依赖项： ``` $ pip install -r tests/requirements.txt ``` 然后运行单元测试： ``` $ py.test ``` 这将把覆盖率信息写入cover目录。更多相关文档和文件在线可得。
     
  • FFT.rar_FFT谐波提取_利用MATLAB进行谐波提取_傅里叶变换与谐波分析_提取各次谐波_谐波提取
    优质
    本资源为《FFT.rar》，包含使用MATLAB实现基于傅里叶变换的谐波提取方法，旨在详细展示如何通过编程手段有效提取信号中的各次谐波。 快速傅里叶算法的源代码可以用来迅速提取某一信号中的工频及其各次谐波。
     
  • 基于小波变换的特征提取的代码.m
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    本代码实现了一种基于小波变换进行信号处理和图像处理中的特征提取方法，适用于模式识别、故障诊断等领域。 利用小波变换进行特征提取可以用于图像检索，并对图像处理有益。
     
  • MATLAB开发——基于多信号小波变换的特征提取分解
    优质
    本项目研究利用MATLAB平台进行多信号处理，采用小波变换技术实现复杂信号的高效特征提取与分解，以提升数据分析精度。 在MATLAB开发过程中使用多信号小波变换进行特征提取。通过小波变换来实现有效的特征提取。
     
  • 小波变换及MATLAB工具应用简介_小波变换_
    优质
    本简介聚焦于介绍小波变换的基本原理及其在信号处理中的应用，并通过实例展示如何使用MATLAB进行小波分析。 小波变换的MATLAB相关程序应用能够很好地帮助学习小波变换。
     
  • 小波包变换与分解代码_MATLAB_EEG应用_小波包及小波变换
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    本资源提供MATLAB环境下基于EEG信号处理的小波变换和小波包变换的详细代码。通过这些工具，可以实现对脑电数据的有效分析与特征提取。 对脑电信号进行五层小波包分解，并提取相应的节律波。