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shuju
- 文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat 算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT）算 法结构特征，提出了一种离散小波的快速变换算法，给出了相应的算法步骤。从数学理论上进行了论证，并把该算法 应用到静态图像处理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的实用价值。 关键词：小波分析；Mallat 算法；快速小波算法 图像处理 中图分类号：TN914 文献标识码：A 1 引言 小波分析是近十多年来迅速发展起来的新兴学科和信号分析理论，是继傅里叶分析方法之后的重
wavelet
- 关于小波的入门性教程，分为四个章节：时域频域分析，多分辨率分析，连续小波编号，离散小波变换
Wavelet
- 传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提
Harmonic-Wavelet-Analysis
- 首先给出了谐波小波时频剖面图检测含噪声信号的微弱奇异成分的方法 然后运用谐波小波时频剖面图方 法分析了碰摩故障仿真信号 最后利用该方法对多个实际汽轮机组动静碰摩故障的真实振动信号进行了分析研 究。结果表明, 谐波小波能够得到其它信号分析方法无法得到的特征, 有效识别机组的碰摩故障。-Harmonic wavelet time frequency profile plot is introduced firstly in practice to identify weak
wavelet
- 小波分析因其在处理非平稳信号中的独特优势而成为信号处理中的一个重要研究方向。如今随着小波理论体系的不断完善，小波以其时频局部化特性与多尺度特性在图像边缘检测领域中倍受青睐。-Wavelet analysis of nonstationary signal processing because of its unique advantage in signal processing and become an important research direction in. Now with th
gaga
- 基于小波变换的ECG信号去噪系统设计,在信号采集时，身体的任一微小运动都会产生“基线漂移”，这是一种低频干扰，同时，由于肌电的存在又产生了高频的肌电噪声，由于空间电磁场的存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声不去除，就会影响下一步的信号处理。 综合运用数字信号处理的理论知识进行生物医学信号增强系统设计，实现ECG信号的去噪，从而加深对小波变换及其应用的理解，建立概念多分辨分析的概念，加深理解信号增强的原理、方法和步骤。本设计的主要内容是设计一个基于小波变换的ECG信号去噪系统，
WAVE-weifengyin
- 小波变换具有多分辨率分析的特点，并且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。小波变换通过将时间系列分解到时间频率域内，从而得出时间系列的显著的波动模式，即周期变化动态，以及周期变化动态的时间格局（Torrence and Compo, 1998）。小波（Wavelet），即小区域的波，是一种特殊的、长度有限，平均值为零的波形。它有两个特点：一是“小”，二是具有正负交替的“波动性”，即直流分量为零。小波分析是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，能自动适
DWT-watermarkzip
- 小波分析是从傅立叶分析发展出来的一种新的时间频率分析方法，由于它的多尺度分析特征，又被称为时间尺度分析方法。小波变换的基本思想是将原始信号经伸缩及平移后，分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号，这些子带信号具有良好的时域、频域局部特性，这些特征可用来表示原始信号的局部特征，进而实现对信号时间、频率的局部化分析。-DWT-watermark method
chapter1
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。 -Zhang Defeng matlab wavelet analysis source code
chapter2
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter3
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter4
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter5
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter6
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
wavelet-transform-by-CPP
- 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域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对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis）。一般都是用MATLAB编写。本压缩包集成了大量C++写的小波变换的源程序，具有更高的移植性和可增改性。-wavelet transform by C++ program. there s many examples how the wavelet transform works.
DWT_1D
- 离散小波变换是指在特定子集上采取缩放和平移的小波变换，是一种兼具时域和频域多分辨率能力的信号分析工具。此变换运用可以缩放平移的小波代替固定的窗进行计算分析，主要应用于信号编码和数据压缩。-Discrete wavelet transform refers to the specific subset take scaling and translation on the wavelet transform, is a kind of multi-resolution ability both t
xiaobo
- 小波变换既具有时频分析特性，又具有多分辨率特性，有利于各分辨率中不同特征提取-Frequency wavelet transform analysis both properties, but also has multi-resolution characteristics conducive to the resolution of the different characteristics of each extraction
xiaobo
- 一种具有时—频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。-Having a time- frequency multi-resolution function of wavelet analysis (Wavelet Analysis) in order to better study time series offers
小波变换
- 小波变换 信号处理 通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。(Wavelet transform signal processing through the telescopic translation operations to signal (function) step by step multi scale refinement, the final breakdown of ti
--4层--db4--20db--
- 小波阈值去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力(Wavelet threshold denoising)