Advertisement

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

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • EWT最新的小波变换工具箱经验
    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。
     
  • HWT_PS：提供基于谐波小波变换的计算工具的代码包-MATLAB开发
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • Matlab中小波变换函数与Python中经验小波变换(EWT)的ewtpy模块
    优质
    本文档探讨了MATLAB中的小波变换功能，并介绍了Python中用于执行经验小波变换（EWT）的ewtpy库，为用户提供了一种在不同编程环境中进行信号处理的方法。 小波变换函数matlab代码ewtpy-Python中的经验小波变换用EWT（）方法自适应分解信号从的Python翻译。 ewtpy在N个标度上执行一维信号的经验小波变换。主要功能是： - EWT1D：`ewt, mfb, 边界 = EWT1D(f, N=5, log=0, detect=locmax, 完成=0, reg=平均值, lengthFilter=10, sigmaFilter=5)` 其他功能包括： - `EWT_Boundaries_Detect` - `EWT_Boundaries_Completion` - `EWT_Meyer_FilterBank` - `EWT_beta` - `EWT_Meyer_Wavelet` - `LocalMax` - `LocalMaxMin` J.Gilles的MATLAB工具箱中的某些功能尚未实现，例如2D输入的EWT、预处理、自适应/ScaleSpace boundary_detect。 Example文件夹包含测试信号和脚本。安装方法是从下载项目后，在项目文件夹中运行“python setup.py install”。
     
  • 小波变换EWT经验分享.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。
     
  • 小波变换工具箱，含多种小波函数
    优质
    简介：小波变换工具箱提供丰富的函数和算法实现高效信号与图像处理。涵盖多类型小波函数，适用于数据分析、压缩及去噪等多种应用领域。 小波变换是一种强大的数学工具，在信号处理、图像分析、模式识别以及众多科学与工程领域有着广泛的应用。“小波变换工具箱”压缩包提供了多种可以直接调用的小波单元，便于用户进行小波分析。 首先，我们来探讨一下小波变换的基本概念及其重要性。作为20世纪80年代发展起来的一种数学方法，其核心思想是利用一种时间-频率局部化的函数（即“小波”）对信号进行分解和重构。与传统的傅立叶变换相比，小波变换能够同时提供时间和频率信息，解决了传统傅立叶变换在时频分辨率上的局限性问题。因此，在非平稳信号分析方面有着独特的优势。 接下来我们看看这个工具箱可能包含的功能： 1. **基本小波单元**：包括Morlet、Haar、Daubechies（DbN系列）和Symlet等，这些单元具有不同的特性和适用场景。 2. **分解与重构函数**: 提供了如`wavedec()` 和 `waverec()` 这样的工具，用于计算小波系数，并进行信号的多级分解及恢复原始信号的操作。 3. **阈值去噪功能**：通过设置适当的阈值来去除噪声成分。可能包含类似 `wthresh()` 的函数来进行此类操作。 4. **扩展分析方法**: 小波包变换提供了更精细的时间-频率表示，可以使用如`wptdec()` 和 `wptrec()` 进行分解和重构处理。 5. **时间-频率可视化工具**：例如通过`wplot() 或 wavedisp()`这样的函数来展示信号的小波单元系数分布情况。 此外，“小波变换工具箱”可能还包含一些示例脚本或教程，帮助用户更好地理解和利用这些功能。在面对复杂的音频、视频、医学影像或是金融时间序列数据时，这个工具包可以提供强大的分析能力。通过调用其中的函数进行信号分解、特征提取以及异常检测等操作，能够极大地提升研究和应用效果。 对于那些从事科研或工程领域的工作者来说，掌握小波变换及其相关技术的应用方法无疑将大大增强他们在各自领域内的竞争力与创新能力。
     
  • 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。
     
  • 关于小波变换的经验论文
    优质
    该文是一篇关于小波变换应用的经验总结性论文，深入探讨了小波变换在信号处理、图像压缩等领域中的具体实践案例和优化方法。文中结合作者的实际研究经历，对小波变换技术进行了详尽的分析与评价，并提出了未来可能的研究方向和发展趋势。 EWT（经验小波变换）是由Gilles在2013年提出的一种信号自适应分析方法。该方法结合了小波变换的科学性和EMD（希尔伯特-黄变换中的经验模式分解）的自适应优势，不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析，还能通过特定的方法确定信号边界值，并根据小波变换理论构建满足正交及紧支撑要求的小波基。利用Hilbert变换获取所有分量信号的频谱特征时，EWT比EMD分解过程更快且更精确。