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2.rar_小波预测_整数提升小波_提升小波

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简介：
本研究探讨了利用提升小波和整数提升小波变换进行时间序列预测的方法，特别是针对小波预测技术的应用进行了深入分析。 此程序使用提升法实现第二代小波变换，并采用非整数阶小波变换，在时域内进行实现。步骤为先列后行：正变换包括分裂、预测和更新；反变换则包含更新、预测、合并等过程。

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  • 2.rar_小波预测_整数提升小波_提升小波
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    本研究探讨了利用提升小波和整数提升小波变换进行时间序列预测的方法，特别是针对小波预测技术的应用进行了深入分析。 此程序使用提升法实现第二代小波变换，并采用非整数阶小波变换，在时域内进行实现。步骤为先列后行：正变换包括分裂、预测和更新；反变换则包含更新、预测、合并等过程。
     
  • LWT.rar_LWT 小波变换_lwt_matlab 提升小波LWT
    优质
    本资源提供LWT（离散有限整数小波变换）相关代码和文档，使用MATLAB实现，并包含提升格式的小波变换技术。适合进行信号与图像处理研究的学者和技术人员参考学习。 这是一个用于提升小波的程序，其中包含一个去噪功能。
     
  • LWT.rar_LWT 小波变换_图像处理_matlab_提升小波_图像处理_提升小波LWT
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的小波变换（LWT）工具，专注于图像处理技术，特别是利用提升小波算法优化图像的压缩与去噪效果。 用MATLAB编写的提升小波算法在图像处理方面表现优异。
     
  • 改进型整数提升小波变换.rar
    优质
    本研究提出了改进型整数提升小波变换方法，旨在提高图像处理和数据压缩中的性能与效率。通过优化算法，该技术在保持低计算复杂度的同时增强了信号的细节表现能力。 使用MATLAB实现图像的二维离散5/3整数小波变换，可用于FPGA实现二维离散小波变换的验证。该MATLAB代码主要实现了图像数据的二维离散小波变换。
     
  • EWT.rar_emd和eemd_小波变换与小波提升_经验小波特征及分解
    优质
    本研究探讨了基于EMD（经验模态分解）和EEMD（改进的经验模态分解）、结合小波变换及小波提升技术，深入分析经验小波特征及其在信号处理中的应用。 通过小波变换可以将信号分解为多个子特征的子序列，在性能上相比EMD、EEMD和WD有所提升。
     
  • 信号脊线提取_m7_17.rar_小波变换与小波脊提取
    优质
    本资源为信号脊线提取相关资料，主要涉及基于小波变换技术进行小波脊线提取的内容，适用于研究及学习信号处理和分析。 脊线提取可以通过连续小波变换来实现，这种方法用于从信号中提取脊线。
     
  • image_denoise.rar_基于提升小波的图像去噪算法_lifting_wavelet_denoising_小波图像去噪
    优质
    本资源包提供了一种基于提升小波变换的先进图像去噪方法，旨在利用Lifting Wavelet Denoising技术有效去除图像噪声，同时保持图像细节。 通过图像的提升小波分解进行去噪的方法与一般方法类似，都是通过对高频系数应用阈值量化来实现降噪效果。这种方法首先对图像执行小波变换以获得不同频带的信息，然后在高频部分（即包含噪声信息的部分）施加阈值处理，从而减少或消除不需要的噪声成分。最终再通过逆小波变换恢复出去噪后的图像。
     
  • WT.rar_9-7小波变换_MATLAB提升方案_9/7_小波图像降噪_lifting scheme
    优质
    本资源提供基于MATLAB的小波变换（lifting scheme）实现方法，专注于9/7双正交小波在图像去噪领域的应用。 基于9/7提升小波变换的图像去噪方法在图像处理领域具有重要的应用价值。这种方法能够有效去除噪声，同时保持图像细节特征不被破坏，在实际工程中得到了广泛的应用。通过对不同类型的噪声进行实验验证，结果表明该算法对于各种噪声类型均表现出良好的抑制效果和较高的信噪比改善能力。