搜索资源列表
xinhaoqushi
- 基于小波变换的多分辨分析对信号趋势进行提取
curvelet
- 目标检测通用程序 采用CURVELET变换 多分辨分析方法 类似于小波分析
wavelet
- 一维小波和二维小波的c++实现，其中二维小波用于图像的多分辨分析-One-dimensional wavelet and two-dimensional wavelet c++ implementation, of which two-dimensional wavelet multi-resolution analysis for image
gauss_wavelet
- ，分析探讨了有关高斯函数的小波特性。根据多尺度微分算予理论和多分辨分析思 想，证明了高斯函数构造了一个多分辨分析(MRA)，高斯函数的各阶导数均构成小波基函数-Analysis of the characteristics of the Gaussian wavelet function. According to the theory of multi-scale differential operator and multi-resolution analysis thinking th
LENGQIANG
- 面几章介绍了加细方程，多分辨分析（MRA）和离散小波变换（DWT）的基本思想，和基本函数的一些基本性质，如：逼近阶，矩量和点值。-Chapters describes the surface refinement equation, multiresolution analysis (MRA) and the discrete wavelet transform (DWT) of the basic idea, and some basic properties of the basic fun
xiaobo
- 本书全面系统介绍了小波分析的基本理论和最新研究成果，重点介绍小波分析的应用成果，并通过软件实现来检验应用效果。全书分为三篇：第一篇是小波理论，包含8章内容，小波分析的发展历史及文献综述、准备知识、多分辨分析与共轭滤波器、连续小波变换、最佳小波基的构造及算法、二维母小波的构造、框架与样条小波理论、时间----频率分析；第二篇是小波应用，包含12章内容，详细介绍了小波分析在图象压缩、流体力学、工业CT、故障诊断、语音分割、数学物理、地球物理勘探、医学细胞识别、线性系统、神经网络等方面的应用；第三篇是
Wavelet-Analysis
- 小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计