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MATLAB中小波分析的源程序

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简介：
本资源提供了一系列用于在MATLAB环境中进行小波分析的源代码，涵盖信号与图像处理等多个领域的应用实例。 这段文字提到从国外大学网站上获取了雷恩的众多最新算法。

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  • MATLAB中小波分析的源程序
    优质
    本资源提供了一系列用于在MATLAB环境中进行小波分析的源代码，涵盖信号与图像处理等多个领域的应用实例。 这段文字提到从国外大学网站上获取了雷恩的众多最新算法。
     
  • MATLAB中的小波分析程序
    优质
    本程序为使用MATLAB进行信号处理和数据分析的工具，专注于实现小波变换及其应用，适用于科研与工程领域。 经典的小波分析MATLAB程序对于初学者来说非常有帮助。
     
  • MATLAB中的Morlet小波分析程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现Morlet小波变换，适用于信号处理和时间序列分析。通过调整参数可深入探究数据的多尺度特征与频谱特性。 morlet小波分析的Matlab程序可用于气象数据的统计与分析。
     
  • 基于MATLAB的小波分析信号源程序
    优质
    本资源提供了一套利用MATLAB进行小波变换和信号处理的完整代码集，适用于工程与科学领域的数据分析、去噪及特征提取等应用。 对于提取的振动信号，需要进行去噪和分解处理，并从中提取特征向量。利用MATLAB的小波分析功能可以实现这些目的。
     
  • 基于MATLAB的小波分析程序
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一系列小波分析工具，旨在为信号处理、图像压缩和数据去噪等领域提供高效算法。通过集成多种小波变换技术，用户可以轻松实现复杂的数据分析任务。 个人收集了关于小波分析的MATLAB程序，包括小波滤波器构造、消噪程序以及Mallat算法的经典实现。此外还有利用小波包变换进行信号分析的MATLAB代码，通过小波变换对电能质量检测的方法也进行了编程实践，并且基于Normalshrink算法实现了图像去噪功能。
     
  • 基于MATLAB的小波分析程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，旨在实现小波分析技术，适用于信号处理与图像压缩等领域，提供高效的数据分析工具。 程序中有8个小波分析常见应用的例子及其源代码：1. 利用多分辨分析对信号进行分解和重构；2. 采用db1小波对信号进行单尺度和三尺度分解；3. 检测第一类间断点（即信号在某一时刻幅值发生突变，导致非连续）；4. 检测故障信号中的第一类间断点；5. 检测第二类间断点（虽然信号外观上很光滑且幅值无突变，但其一阶微分有变化）；6. 构造Haar和db2的小波包（n从0到7）；7. 使用Shannon熵对小波进行最优分解；8. 利用小波包分解技术处理信号中的噪声。
     
  • MATLAB中小波分析的源代码
    优质
    本资源提供了一系列用于在MATLAB环境中执行小波分析任务的源代码。包括信号与图像处理中的分解、重构及特征提取等功能。 小波分析的 MATLAB 源码适合初学者使用。
     
  • LabVIEW下的小波分析源程序
    优质
    本作品为基于LabVIEW平台开发的小波分析源代码集，适用于信号处理和数据分析领域。通过图形化编程界面实现高效、灵活的数据处理方案。 小波分析的LabVIEW源程序可以直接下载使用，方便快捷。大家可以一起学习。
     
  • MATLAB中的小波分析
    优质
    《MATLAB中的小波分析》是一本专注于使用MATLAB进行信号处理和数据压缩的教程书籍，深入介绍了小波变换理论及其在工程与科学领域应用。 本书深入探讨了小波分析在MATLAB中的应用，并围绕小波理论展开详细叙述。书中不仅阐述了小波理论的基础知识，还结合实际案例展示了如何利用小波方法处理信息，这些实例均能在MATLAB R2013a版本中运行。 全书共分十七章。前两章（第一章和第二章）主要介绍了MATLAB的基本功能，涵盖了环境设置、数据类型管理、M文件编写以及高级用户界面GUI的使用等内容。第三至第八章节则侧重于小波分析的基础知识及其应用领域，包括傅立叶变换、连续与离散的小波变换方法、多分辨率分析法、不同种类的小波基和小波包的应用等。 第九到第十七章聚焦于小波分析的实际应用场景，分别探讨了信号滤波技术、噪声去除策略、数据压缩方案以及图像处理中的多种应用如去噪、增强及特征提取。每一章节都包含了丰富的MATLAB实例以帮助读者更好地理解和掌握相关知识与技能。
     
  • Matlab中的信号处理与小波分析程序
    优质
    本简介介绍在MATLAB环境中进行信号处理和小波分析的基本方法及实用程序。涵盖信号滤波、频谱分析以及使用小波变换进行多分辨率信号分解等内容，适合初学者入门。 小波（Wavelet）这一术语意指“小的波形”。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动特性，表现为振幅正负相间的震荡形式。与傅里叶变换相比，小波变换是一种时间或空间频率的局部化分析方法。通过伸缩和平移运算对信号（函数）进行多尺度细化处理，它能够在高频部分实现时间细分，在低频部分达到频率细分的效果。因此，它可以自动适应时域和频域信号分析的需求，并能聚焦到信号的具体细节上，解决了傅里叶变换难以应对的问题，成为自傅里叶变换以来科学方法上的重要突破。