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modernsignalprocessing
- 现代信号处理众多算法实现,包括小波变换、时频分析等。-many modern signal processing algorithm, including wavelet transform, time-frequency analysis.
DSP
- 基于DSP芯片为控制核心，设计了语音处理系统，有效地解决了高性能与低成本间的矛盾。系统的硬件部分包括数字信号处理芯片、音频CODEC模块、电源模块、滤波电路、JTAG 仿真接口等几大模块，系统的软件部分介绍了语音识别的基本原理,阐述了DSP实现技术，探讨并验证小波变换算法比傅里叶变换算法在提高语音识别系统性能应用中的有效性。该系统资源丰富，电路兼有模拟和数字信号接口，可以作为一个独立的模块应用于其他电路，方便地扩展其应用。-The design of speech process system
idwt
- 小波变换、小波逆变换代码，数字信号处理领域常用-Wavelet transform, wavelet inverse transform code, digital signal processing used
matlab-functions-and-applications
- 本书结合科学研究和工程中的实际需要，系统、全面地介绍了MATLAB的常用函数。主要内容包括MATLAB基础及通用函数、数学运算函数、数组和矩阵运算函数、数值计算函数、概率统计函数、图形及图像处理函数、符号计算函数、图形用户界面开发函数、Simulink仿真函数、控制系统设计函数、信号处理函数、神经网络应用函数、最优化设计函数和小波变换函数。本书讲解的函数主线为从MATLAB的基础知识到不同领域的应用和实际问题的解决。电子书高清版但章节不全，但书内案例源码齐全，欢迎下载学习。-The book
tishengxiaobo
- 提升小波变换的MATLAB程序，适合于故障诊断中的信号分析和处理-Lifting Wavelet Transform MATLAB, signal analysis and processing for fault diagnosis
xiandaixinhao
- 现代信号处理大量实例，小波变换傅立叶变换，滤波器的实现-Modern signal processing a large number of instances, the wavelet transform Fourier transform filter realization
wavelet-Matlab7
- 本书是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以最新推出的MATLAB中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0版本为基础。全书共分为三部分，第1部分着重介绍了小波理论基础，包括小波基础知识、连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析与正交小波变换、小波变换和多采样滤波器组、二维小波变换与图像处理及小波包的基本原理等；第2部分重点说明了小波分析工具箱的详细使用方法，包括图形用户接口、小波通用函数、一维小波变换的MATLAB实现、二维小波变换的MATLAB实现、小波包变换的MATLAB实
xiaoboquzao-yuyinxinhao
- 语音信号小波去噪 在小波基 db3 下进行一维离散小波反变换 对输出信号抽样点值进行归一化处理-Speech signal wavelet de-noising in wavelet bases ' db3' one-dimensional discrete wavelet transform on the output signal sample point value normalization
xiaobo1
- 小波变换的基本原理仿真，包含方波信号的连续小波及离散小波处理结果- The basic principle of wavelet transform simulation, continuous wavelet transform and discrete wavelet processing results include square wave signal
xiaobo2
- 小波变换的基本原理仿真附加部分，包含方波信号多级离散小波处理结果及其应用- The basic principle of wavelet transform simulation additional portion comprising a square wave signal of multi-level discrete wavelet processing results and its application
EWT
- 经验小波变换结合EMD的自适应性和小波分析的理论框架,Gilles提出了一种称为经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法.其核心思想是通过对信号的Fourier谱进行自适应划分,建立合适的小波滤波器组来提取信号不同的AM-FM成分.-Empirical wavelet transform
Sparse image and signal processing
- 这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明