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平稳小波变换的程序及应用

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简介:
平稳小波变换的程序及应用一文深入探讨了平稳小波变换理论及其在信号处理和数据分析中的实际应用,并提供了详细的编程实现方法。 平稳小波变换的MATLAB程序包括去噪功能。这种技术可以应用于信号处理、图像处理等多个领域。

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    平稳小波变换的程序及应用一文深入探讨了平稳小波变换理论及其在信号处理和数据分析中的实际应用,并提供了详细的编程实现方法。 平稳小波变换的MATLAB程序包括去噪功能。这种技术可以应用于信号处理、图像处理等多个领域。
  • 技术.rar
    优质
    本资源包含基于MATLAB实现的小波变换算法及其多种工程应用源代码,适用于信号处理、图像压缩等领域研究。 本段落介绍了一套用Visual C++编写的适用于工程实践的小波变换程序。该程序涵盖了“小波变换基础”、“小波与数字信号处理”、“小波变换与语音处理”、“图像的小波变换”、“小波变换与数字图像处理”、“小波变换在图像编解码中的应用”,以及“网络图像渐进传输实用案例”。此外,还包含了“在数字视频处理中的应用”,“小波分形算法及其应用”,和“在数字水印中的应用”的内容。所有程序均能在Visual C++环境中成功编译运行。
  • MATLAB工具简介__
    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。
  • 基于性检测分析
    优质
    本研究提出了一种利用平稳小波变换进行数据突变性检测的方法,能够有效识别时间序列中的异常变化点。 信号的突变性常携带有重要的信息,是信号的重要特征之一。本段落分别利用离散小波变换和平稳小波变换对信号奇异点进行检测,并详细论述了这两种方法在MATLAB环境中的仿真实现过程。文章还分析了信号奇异点的定位方法及各自的检测效果。通过对比两种方法的效果,得出结论:平稳小波变换(二进小波变换)比离散小波变换(正交或双正交小波变换)能够更精确且快速地对信号中的奇异点进行定位。
  • 优质
    本程序利用数字信号处理技术实现小波变换算法,适用于多种数据压缩、去噪及特征提取场景,为科研与工程应用提供高效工具。 二维变换的实际运算速度非常慢,并且代码质量不高,已经花费了很长时间来改进。相比之下,一维的实现效果还好一些。对于这份资源,请务必进行深入思考并结合MATLAB运行验证其有效性。
  • 与分解代码_MATLAB_EEG_
    优质
    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。
  • -.pdf
    优质
    《小波及小波变换》是一本深入浅出介绍小波理论及其应用的专业书籍。书中详细阐述了小波分析的基本概念、数学基础以及各种变换技术,并通过实例展示了其在信号处理和数据分析中的广泛应用。 小波与小波变换这份资料非常不错,值得分享。
  • Matlab中
    优质
    本简介介绍了一个用于在MATLAB环境中执行小波变换的程序。该工具为信号和图像处理提供了强大的分析能力,适用于科研与工程应用。 小波变换的图像处理 %MATLAB二维小波变换经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维小波变换 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear;clc; T=256; % 图像维数 SUB_T=T/2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb;
  • Matlab中
    优质
    本程序提供了利用MATLAB进行小波变换的基本方法和应用示例,适用于信号处理、图像压缩等领域的分析与研究。 以下是使用MATLAB进行二维小波变换的示例程序: ```matlab % FWT_DB.M; 此示意程序用DWT实现二维小波变换。 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 clear; clc; T = 256; % 图像维数 SUB_T = T / 2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像 f = X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 进行二维小波分解 l = wfilt(db10, d); % db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20) L = T - length(l); l_zeros = [l zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 h = wfilt(db10, r); % db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20) h_zeros = [h zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 for i=1:T; row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(f(:,i)))); % 圆周卷积<->FFT row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(f(:,i)))); % 圆周卷积<->FFT end; for j=1:T; line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(row(j,:)))); line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(row(j,:)))); end; decompose_pic = line; % 分解矩阵 % 图像分为四块 lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T, 1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T, SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T, 1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T, SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2, 1, 1); image(f); title(原始图像); subplot(2, 1, 2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title(分解后的图像); figure(2); colormap(map); subplot(2, 2, 1); image(abs(lt_pic)); title(\Phi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 2); image(abs(rt_pic)); title(\Phi(x)*\Psi(y)); subplot(2, 2, 3); image(abs(lb_pic)); title(\Psi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 4); image(abs(rb_pic)); title(\Psi(x)*\Psi(y)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 重构源图像及结果显示 l_re = l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r = circshift(l_re, [0, 1]); h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re, [0, 1]); top_pic=[lt_pic rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft(fft(l_r).*fft(topll(:,i))); end; bottom_pic=[lb_pic rb_pic]; t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); else t=t+1; bottomlh(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft(fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i))); end; construct1 = bottom