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Ch1799
- 小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.
xbmjdaz
- 用MATLAB编写的小波模极大值一维去噪程序，程序完整。-Prepared using MATLAB one-dimensional wavelet modulus maxima denoising process, the program integrity.
Wavelet1D
- 本例程主要演示了一维小波变换，小波算法是一种基于时域到频域的变换，可以得到信号频率和时间的关系。-The main demonstration of the routine of one-dimensional wavelet transform, wavelet-based algorithm is a time-domain to frequency domain transform, the signal can be frequency and time.
SPIHT
- 通过调整小波系数的排序过程，用一维数组代替原有的链表结构，改变小波系数的重要性判断依据等措施对原有的SPIHT算法进行改进。-By adjusting the wavelet coefficients of the sorting process, using one-dimensional array instead of the original list structure, the importance of changing the wavelet coefficients and o
xiaobofenjiechonggou
- 文章涉及了小波一维小波分解和重构的MATLAB程序，程序相当有借鉴意义。-Articles related to the wavelet one-dimensional wavelet decomposition and reconstruction of MATLAB program, the program quite a reference.
Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
Otsus-Curve-Thresholding-Seg
- 给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线, 与传统Otsu法的递推算法相比, 搜索空间大为减小。-arecursivealgorithmanda wavelet transfer combining withthe recursive algorithmare shown.The recursive algorithmonly needsearchthemaindiagonal andone subdiagonal
WignerVille2014
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Marx20110509
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
mallat-dwt
- 利用matlab程序实现对一维信号进行连续小波变换，进而在程序的编辑过程理解一位连续小波变换的小波系数矩阵的含义。 同时通过对预算的到的小波系数矩阵进行分析解释，得到原始信号的频谱分布以及了解小波系数在尺度和位移两个分量上的意义。-Matlab program to achieve continuous wavelet transform of one-dimensional signal, and then in the editing process of the program
wavelet_introduction
- 小波的特点和发展，波分析在一维信号处理中的应用，小波分析在图象分析中的应用，包括图象特征抽取，图像压缩，数据隐藏和图象水印-Wavelet characteristics and development, wave analysis of one-dimensional signal processing, wavelet analysis in image analysis, including image feature extraction, image compression, data
multiscale
- 按照二维函数的特点和视觉机制,提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数,基于纹理检测器和扩展的小波变换,提出了基于能量分解的影像纹理多尺度分析方法,并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论,实现了对多尺度纹理特征的融合，这一多尺度分析方法直接将影像纹理能量在时间一尺度空间分解,包含了相位信息,避免了基于线性变换多尺度分解引起的能量与相位分离,为纹理分析提供了一个层次性的框架,有效提高了纹理的识别能力。-According to the characteristics of two-dimensio
wavelet
- 离散小波变换实现一维离散时间信号的迭代重构-One-dimensional discrete wavelet transform signal reconstruction
xiaobohanshu
- 介绍了各种小波函数，包括提取一维小波变换低频系数，计算完整最佳小波包树，求小波中心频率等函数的函数名-Describes the various wavelet functions, including a one-dimensional wavelet transform to extract the low-frequency coefficients to calculate the optimal wavelet packet complete tree, seeking the cen
25292626
- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
wavelet_matlab
- 小波分析MATLAB程序,详细的收集了一维二维小波分析的程序。是信号处理的参考程序-wavelet anlysis programing in matlab
-two-dimension-wavelet-transform
- 本文讲述了二维小波变换对地震面波的压制，比一维的小波压制更加全面-wavelet tranform
haar-noissin-
- 分别用haar 小波和db2 小波对noissin 信号进行一维离散小波分解-haar db2 noissin
db4
- 用db4 小波对一幅图像进行二维2 尺度分解后 在不同方向上获得其重构图像。-The image is reconstructed in two directions by using db4 wavelet to decompose an image in two directions.
synsq_toolbox_v1.1
- 同步压缩小波变换程序，实现一维信号的时频分布。效果比EMD要好。(SSWT achieve the time-frequency distribution of one-dimensional signal. The effect is better than EMD.)