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EWT通过MATLAB工具箱进行经验小波分解。

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简介:
该工具箱包含经验小波分解的源代码,并附有完整的英文原文,用户可以直接便捷地加载和使用。同时,该工具箱也提供了详尽的注释,以方便理解和应用。

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客服
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  • MATLABEWT
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    简介:EWT(经验小波变换)是一种先进的信号处理技术,用于通过MATLAB工具箱执行复杂信号的多尺度分析和特征提取。该工具箱提供了一系列函数来实现经验小波分解,帮助用户深入理解非平稳信号特性。 经验小波分解源代码工具箱及英文原文可供直接加载使用,并且包含全面的注释。
  • EWT最新的变换
    优质
    本简介探讨了EWT(等变小波变换)最新版本的小波变换工具箱的应用与优化经验,展示了其在信号处理和数据分析中的强大功能。 本段落件旨在提供有关经验小波变换工具箱(EWTT)的组织方式及使用方法的信息,并非解释经验小波变换的基本原理。在本段落档中,我们假设读者已经了解了什么是经验小波变换及其工作原理。如果情况并非如此,建议阅读相关文献以获取更多信息。
  • MATLAB仿真的EWT源码
    优质
    本资源提供基于MATLAB平台实现的经验小波变换(EWT)代码,适用于信号处理与分析中的多尺度特征提取。 EWT 经验小波分解源码 MATLAB仿真代码
  • MATLAB EWT的安装与使用
    优质
    本文章分享了作者在实际操作中关于MATLAB EWT(经验小波变换)工具箱的安装步骤及使用心得,旨在帮助使用者快速掌握该工具箱的各项功能。 MATLAB经验小波变换(EWT)工具箱的安装与使用指南如下:首先需要下载适用于您的MATLAB版本的经验小波变换工具箱文件。完成下载后,在MATLAB环境中通过添加路径功能将该工具箱导入到工作空间中,确保所有相关文件都被正确识别和加载。接下来可以参考官方文档或在线资源来学习如何调用EWT函数进行信号分析与处理任务。
  • Matlab EWT.zip
    优质
    本资源为Matlab EWT(经验小波变换)工具箱的压缩包,包含多种信号处理算法,适用于模式识别、图像分析等多个领域。 Matlab经验小波变换教程包括中文说明书以及安装工具箱的步骤。
  • 变换EWT享.zip
    优质
    本资料分享关于小波变换(Wavelet Transform)及经验模态分解(Empirical Wavelet Transform, EWT)的应用心得和技巧,旨在帮助学习者深入理解并有效应用这两种信号处理技术。 希望大家共同学习、研究并改进这一方法。在实验过程中主要用于分析电机轴承的振动信号,并结合其他算法进行电机轴承故障诊断。实验结果显示,基于EWT(经验波let变换)的电机轴承故障诊断算法具有较高的准确性和速度。
  • Matlab
    优质
    《Matlab小波分析工具箱详解》是一本深入介绍MATLAB环境下小波变换理论及其应用的专业书籍。书中详细讲解了如何使用小波工具箱进行信号处理、图像压缩等复杂数据分析任务,帮助读者掌握利用MATLAB高效解决实际问题的能力。 这段文字介绍了对MATLAB自带小波工具箱的详细解读及其应用,并解释了相关的小波分析函数。
  • Matlab平滑代码与EWT-Python:变换的Python包
    优质
    本项目包含两部分:一是用于信号处理的小波平滑Matlab代码;二是EWT-Python,一个实现经验小波变换的Python库,适用于多种数据分析任务。 Matlab小波平滑代码与Python的经验小波变换 巴西尔·赫拉特(Basile Hurat)介绍了经验小波变换在Python中的应用。经验小波是对传统小波的一种扩展,通过母子波的平移、缩放和调制形成一个更灵活的小波族系。这种方法能够根据待分解信号的信息构造一系列适当的小波。 相关论文对这一主题进行了详细探讨: - ewt1d - ewt2d 比例空间重量连续:该软件包最初基于Jerome Gilles的MATLAB实现,并包含了一些Michael Elad的MATLAB代码的功能(如ppfft,ippfft,appfft和fracfft)在Python中的版本。 此库的主要功能包括: - 一维经验小波变换(ewt1d.py) - ewt1d:执行一维的经验小波变换 - iwt1d:进行反向的一维逆经验小波变换 - 二维经验张量变换及相关的反转操作(在ewt2d.py中) - ewt2dTnsor: 执行二维的张量型经验小波变换 - iwt2dTnsor: 进行相应的二维逆向变换 另外,还提供了以下功能: - 二维经验Littlewood-Paley变换(iewt2dLP) - 二维脊波变(ewt2dRidgelet)
  • MATLAB.rar_与去噪_
    优质
    本资源包提供关于MATLAB中利用小波工具箱进行信号的小波分解及去噪处理教程和实例代码,适合科研人员和技术爱好者学习。 本段落详细介绍了MATLAB中的小波工具箱及其应用,包括小波分解和去噪方面的内容。
  • 可应用的EWT变换技巧
    优质
    简介:本文介绍了EWT(经验小波变换)技术及其在实际问题中的应用技巧。通过案例分析展示了其有效性与灵活性,为相关领域研究者提供参考。 为了运行所有功能,在计算机上需要正确安装以下Matlab工具箱: - Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中执行希尔伯特变换并可视化时频平面) - Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外) 该EWT工具箱结构如下: ``` EWT |- 1D:包含一维 EWT 功能 |- 2D:包含二维 EWT 功能 | |- 小波:经验曲线变换 | |- Littlewood-Paley:经验的Littlewood-Paley小波变换 | |- Ridgelet:经验Ridgelet变换 | |- 张量:经验张量小波变换 |- 边界:用于执行傅里叶支持的功能 |- LocalMaxima:根据当地最大值,中途或当地最小值进行检测的功能 |- MorphoMath:通过形态学操作符对谱进行预处理的功能 |- PowerLaw:通过去除其幂律近似来预处理谱 |- ScaleSpace:基于尺度空间方法执行检测的函数 |- 文档:工具箱文档 |- Tests: |- 1D:在几个一维信号上运行基本测试的功能 |- 2D:用于不同图像上的几个二维变换的基本测试功能 |- utilities: |- 1D:在一维情况下绘制结果的有用函数(时频平面,分量,边界) |- 2D:用于二维情况下的绘图结果的有用函数(不同类型的组件,二维边界等) ```