Advertisement

MATLAB程序用于离散小波变换。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码展示了离散小波变换（DWT）的应用，它运用db3离散小波变换对信号进行分解和再现。所处理的信号为一个正弦波叠加信号，其采样点数为2048个，采样频率设定为2000Hz。为了便于观察和分析，代码生成了三个图表：第一个图表显示了原始信号以及对应的快速傅里叶变换（FFT）结果；第二个图表则呈现了重构后的信号及其相应的FFT；第三个图表则展示了重构信号的FFT分析结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的离散小波变换程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现离散小波变换算法，适用于信号处理和图像压缩等领域，提供高效的数据分析与特征提取功能。 这段文字描述了使用MATLAB进行离散小波变换（DWT）的代码示例，采用db3小波对一个由正弦信号叠加而成的信号进行分解与重构处理。该信号包含2048个采样点，并且以每秒2000次采样的频率采集数据。整个过程生成了三个图形窗口：第一个显示原始信号及其快速傅里叶变换（FFT），第二个展示经过小波变换后重新构建的信号，第三个则呈现重构信号的频谱分析结果。
     
  • MATLAB中的离散小波变换
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中进行离散小波变换(DWT)操作，涵盖理论基础、代码实现及应用案例。 熟练掌握MATLAB，并能实现小波变换，具备一定的编程能力和绘图技能。
     
  • 基于压缩感知的离散余弦变换与小波变换MATLAB程序
    优质
    本项目为一款基于压缩感知理论开发的MATLAB工具包，专注于实现离散余弦变换及小波变换算法。它提供了高效的信号处理和图像压缩功能，适用于学术研究和技术应用。 压缩感知离散余弦变换基-小波基MATLAB程序
     
  • 使用MATLAB进行一维离散小波变换
    优质
    本教程介绍如何利用MATLAB软件执行一维离散小波变换（DWT），涵盖信号处理与数据分析中的基础概念及实际操作步骤。 基于MATLAB，针对一维信号（使用matlab工具箱自带的sumsin.mat文件），实现一维离散小波变换，并选用Daubechies小波函数db3进行五层分解。然后对第5层到第1层的低频和高频系数分别进行重构。
     
  • 二维离散小波变换的实现代码.rar_二维小波变换_层次化小波变换_离散小波变换
    优质
    本资源包含二维离散小波变换（DWT）的MATLAB实现代码，适用于图像处理和分析。涵盖一维到二维的小波变换及层次化分解方法。 二维小波变换通过不断分层形成卷积数组，依次类推进行处理。
     
  • 离散小波包变换分析
    优质
    离散小波包变换分析是一种信号处理技术，用于分解和重构信号或数据序列，适用于多分辨率分析，广泛应用于图像压缩、模式识别等领域。 离散小波包变换可以用于提取轴承故障特征，并且包含FFT和功率谱等相关程序。
     
  • 用C#实现一维离散小波变换
    优质
    本简介介绍如何使用C#编程语言实现一维离散小波变换算法。通过代码示例与步骤说明相结合的方式，帮助读者掌握该技术的应用及其在数据压缩、去噪等领域的价值。 在C#中实现一维离散小波变换，并选择mallet小波作为变换的小波函数。完成变换后会得到低频部分cA和高频部分cD。
     
  • C#版本的离散小波变换
    优质
    本项目为用C#语言实现的离散小波变换（DWT）算法库，适用于图像处理、数据压缩及信号分析等领域。 用C#编写了离散小波变换及其反变换的程序，支持db1到db10滤波器，并且测试结果与Matlab一致。
     
  • 关于离散小波变换DWT的Matlab代码-BPYWT探讨
    优质
    本文章深入探讨了基于BP神经网络优化的小波变换工具箱(BPYWT)在Matlab环境下的应用，特别是针对离散小波变换(DWT)的实现与改进，为信号处理和图像压缩等领域提供了新的技术视角。 PyWavelets是一个免费的开源库，用于在Python环境中执行小波变换。小波是数学函数，在时间和频率上都具有局部化特性。小波变换采用这些小波进行时频分析，与仅限于频率领域的傅立叶变换不同。 PyWavelets的主要功能包括： 1. 一维、二维和n维的离散小波变换（DWT）及逆变换（IDWT） 2. 多层正向和反向离散小波变换 3. 固定的小波变换，适用于未抽取的情况 4. 小波包分解与重构功能，在一维和二维中均可实现 5. 连续小波变换计算能力，支持超过100种不同类型的小波，并提供自定义选项。 6. 提供单精度及双精度的数值运算服务，同时兼容实数和复数的处理需求。 此库与Matlab Wavelet Toolbox的结果一致。PyWavelets适用于Python版本3.5及以上，仅依赖于（受支持版本当前为1.13.3或更高）。此外，通过所有测试还需要安装。SciP则是可选依赖项；如果存在，则可以使用基于FFT的连续小波变换功能。