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similarity
- 基于平稳双正交小波变换实现图象梯度计算,本人用MATLAB编了一个,供大家参考-biorthogonal wavelet transform image gradient calculation, I used a series MATLAB, for your reference
matlab
- matlab非平稳信号噪声消除 小波变换与傅里叶变换对比
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- matlab非平稳信号噪声消除 小波变换-matlab denoise use wavelets
Stransform
- 对非平稳信号进行时频分析，分析结果比小波变换结果要好-Non-stationary signal in time-frequency analysis and the results are better than the wavelet transform results
SWT
- 实现图像的二维平稳小波变换，包含对源图像的分解与重构-2-D stationary wavelet transform, including the decomposition and reconstruction of the source image
SyntheticAlgorithm
- 离散小波变换和FFT变换的混合算法，对谐波分量进行分析，求出各平稳谐波分量幅值及时变信号的发生时间-Hybrid algorithm of discrete wavelet transform and FFT transform analysis of the harmonic components, the calculated steady harmonic component amplitude and time-varying signal occurred
chengxu-qq
- 包含了图像熵的程序，三种小波变换融合方法，以及一种平稳小波变换。带有结果图-Contains a program of the image entropy three wavelet transform fusion method, and a stationary wavelet transform. With the results of Figure
Wavelet-analysis
- 小波分析~语音识别 非平稳信号的处理 小波变换 谱分析-Wavelet analysis ~speech recognition
RSSD
- 该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。 同时还提供了可调谐 Q 因子小波
emd
- 该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。与短时傅立叶变换、小波分解等方法相比，这种方法是直观的、直接的、后验的和自适应的，因为基函数是由数据本身所分解得到。由于分解是基于信号序列时间尺度的局部特性，因此具有自适应性。(The key of thi
emd
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是由 Huang等人于1998年提出的一种针对非线性、非平稳信号的自适应信号分解算法。自该方法提出以后便得到了学术界的广泛关注与研究，经过十几年的研究与发展，在理论方面EMD算法取得了进一步的完善。许多国内外学者也将该方法应用到了地球物理领域，并做了深度的研究与探索。与传统的基于Fourier变换的信号分析方法相比，EMD不仅突破了Fourier变换的局限性，而且不存在如小波变换一样需要预选小波基函数的问题，具有良好