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二维小波变换
- 关于二维小波变换的程序 [精华] 说明：此算法重在概念，速度并不是很快。因为FOR循环的缘故。此程序从循环矩阵的观点出发，把圆周卷积和快速幅里叶变换建立了联系。实现了分解和无失真重构。它只做了一层分解，即将256x256图形分解成为64x64的四个图形，避免了使用WKEEP()的困惑。主要思想为用小波滤波器族构造正交阵W,变换写为B=W*A*W ,反变换为：A=W *A*W,这与所有正交变换无异。W为循环正交矩阵，因此可用FFT实现快速运算，难点就在重构矩阵上。若用矩阵概念明确，一个
ffttranslation
- 关于fft变换的程序,可用于各种时域图的频谱分析,值得试用-on fft transform the procedure can be used to map various time-domain analysis of the spectrum, worth trial
qqqqqqqqqqqqqFft
- 图象fft变换-Image Transform qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
FFT
- 快速傅立叶变换代码 快速傅立叶变换代码
FFT
- 快速傅立叶变换FFT的C源程序，包括谐波检测部分
fft
- 快速富立叶FFT变换的源代码，是实现数字信号处理、图像分析常用算法
ppfenxi
- 着麦克风发点声音看看程序画面显示,本程序演示了声音的快速FFT变换(需要声卡和麦克风),对分析显示其各频率分量的程序
fft
- fft的快速傅里叶变换 // data 长度为 (2 * 2^n), data 的偶位为实数部分, data 的奇位为虚数部分 // isInverse表示是否为逆变换
FFT
- 用c实现的快速傅立叶变换算法，用作频谱分析
ecg.rar
- matlab环境下心电信号去噪处理和QRS波检测的一些综合方法的比较，主要是利用小波变换的去噪方法,matlab environment Denoising ECG QRS wave detection and treatment of a number of integrated methods, mainly the use of wavelet transform de-noising method
fft
- 信号处理课程的课程设计。快速傅里叶变换FFT的C语言实现及应用-Signal processing courses in curriculum design. Fast Fourier transform FFT of the C language and application
FFT
- 应用快速傅里叶变换对信号进行频谱分析，内附相应调用函数细解，适合初级入门人员查阅，可直接运行-Application of fast Fourier transform spectrum analysis.
fft
- c fft C编写的快速傅立叶变换的源代码-c fft
fft
- 数字通信中的fft变换,适用于图像处理等方面。-The fft transform in the digital communication.
FFT
- 图像的DCT（离散余旋）和FFT（傅立叶）变换。-The image DCT (Discrete I spin) and FFT (Fourier) transformation.
FFT
- 利用matlab对信号做FFT变换，提取频率幅值，并以图形方式显示-Using matlab to do FFT transform the signal to extract the frequency amplitude, and graphically display
fft
- 可以实现快速傅里叶变换的C++头文件，用于信号处理(Fast Fourier Transform)
用matlab如何实现fft变换
- 用matlab如何实现fft变换，进而得到经过fft变换后的图像(How to implement FFT transformation with MATLAB)
FFT
- matlab的FFT事例，关于FFT变换的一些事例，适合初学matlab的(Matlab's FFT case, some examples of FFT transformation, suitable for the initial study of MATLAB)
FFT、DWT、filter、PSD
- 对已测信号进行傅里叶变换，进行滤波器降噪，进行功率谱分析(Perform Fourier transform on the measured signal, perform filter noise reduction, and perform power spectrum analysis)