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基于MATLAB的模极大值信号重构算法程序

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简介:
本程序利用MATLAB开发,旨在实现模极大值理论下的信号重构算法,适用于信号处理与分析领域,提高信号恢复精度和效率。 关于信号的模极大值重构,采用了Mallat的交替投影算法。

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  • MATLAB
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    本程序利用MATLAB开发,旨在实现模极大值理论下的信号重构算法,适用于信号处理与分析领域,提高信号恢复精度和效率。 关于信号的模极大值重构,采用了Mallat的交替投影算法。
  • 小波变换Matlab
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  • 二进小波变换
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    本研究探讨了利用二进小波变换进行信号处理的方法,并提出了一种基于程序与模极大值的信号重建技术,旨在提高信号分析和重构的精度。 本程序是《现代信号处理教程》(作者:胡广书)中的习题程序。exa130301.m是主程序,直接运行即可。其余的为调用函数。该程序使用swt分解信号,再求小波变换模极大序列,并最终通过小波变换模极大序列重构信号。
  • 小波_小波_
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    小波模极大值算法程序是一款基于小波变换理论开发的专业软件工具,主要用于信号处理和图像分析中的特征提取与边缘检测。该程序能够高效地识别复杂数据集中的关键信息点,广泛应用于科学计算、工程技术和医学影像等多个领域。 小波模极大源代码可用于进行小波降噪或小波模态参数识别。
  • OMP稀疏
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    本研究探讨了利用正交匹配 Pursuit (OMP) 算法进行信号稀疏重构的方法,分析其在压缩感知领域中的应用与优势。通过优化算法参数,提高了信号重构精度和效率。 信号稀疏重构的omp算法包括三个不错的omp算法的Matlab代码。
  • Matlab一维Mallat分解与
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    本研究运用MATLAB软件,探讨了一维信号的Mallat分解与重构算法,旨在深入分析小波变换在信号处理中的应用效果。 本实验使用MATLAB 2015进行编程,并调用系统小波函数对信号进行分解。通过实现Mallat分解与重构算法来完成一维信号的多层分解和重构过程。通过对信号进行多层分解,可以有效地去除噪声并压缩数据量。具体来说,在去噪过程中,将高频部分(即阶数较高的)系数设为零;在数据压缩时,则舍弃幅度较小的部分,认为这些部分对原始信号的影响不大,从而减少传输的数据量。利用重构算法将分解后的信号重新组合以恢复原信号。Mallat分解和重构算法在信号处理中扮演着重要角色。 实验过程中可以设置调用的系统小波函数与小波分解的层数。为了保持一般性,在本实验里选择的小波函数为db10,且设定分解层次为4层。整个程序采用模块化设计方法,由以下六个文件组成:源数据文件dataset.txt;主程序mallat_main.m;小波分解程序mallet_decompose.m;小波合成函数mallet_compose.m;上采样程序upsample.m以及下采样程序downsample.m。
  • MATLAB遗传函数问题
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    本项目利用MATLAB编程实现遗传算法解决函数极值问题,通过模拟自然选择和遗传机制优化求解过程,适用于复杂函数的全局寻优。 如求下列函数的最大值:f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) ,其中 x∈[0,10]。 在初始化(编码)阶段,initpop.m 函数的功能是实现群体的初始化。参数 popsize 表示群体的大小,而 chromlength 则表示染色体长度,即二值数的长度,在本例中取为 10 位。
  • MATLAB一维Haar小波分解与
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  • 线性调频(LFM)压缩感知及OMPMATLAB仿真
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    本项目提供了一个基于线性调频(LFM)信号的压缩感知及正交匹配 Pursuit (OMP) 重构算法的MATLAB仿真程序,用于研究信号处理中的稀疏表示与重建。 在MATLAB上运行的一个压缩感知实例展示了该理论的可行性。本例采用LFM(线性调频信号)作为采样信号,并涵盖了稀疏分解、测量矩阵的设计以及重构算法(OMP)。通过这个例子,验证了压缩感知理论的有效性和实用性。