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niumai_v25
- 最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于欧几里得距离的聚类分析，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, Clustering analysis based on Euclidean distance, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
wavelet-fusion
- 使用维单尺度离散小波变换，通过迭代进行对低频进行单尺度离散小波分解，也可以达到对原图像进行多尺度分解的目的。而且若使用二维单尺度离散小波变换，各个系数的提取以及单支重构都有matlab现成的函数，很容易进行操作。唯一存在的问题是当避开二维多尺度离散变换函数，试图利用二维单尺度离散小波变换函数dwt2对每次分解后得到的低频系数不断进行处理时，在某些小波基的情况下会造成重构的失败。-Using the dimension discrete wavelet transform, the discret
munqao_v82
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，DSmT证据推理的组合公式计算函数。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Combination formula DSmT evidence reasoning calculation function.
wavelet
- 关于小波变换的练习程序，小波变换步骤： 1.把小波w(t)和原函数f(t)的开始部分进行比较，计算系数C。系数C表示该部分函数与小波的相似程度。 2.把小波向右移k单位，得到小波w(t-k)，重复1。重复该部知道函数f结束. 3.扩展小波w(t)，得到小波w(t/2)，重复步骤1,2. 4.不断扩展小波，重复1,2,3. 这里使用的haar小波，缩放函数是[1 1]，小波函数是[1 -1]。-Exercise programs on wavelet transform, wa
faosan
- DSmT证据推理的组合公式计算函数，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。- Combination formula DSmT evidence reasoning calculation function, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, The final weight matrix is ??the filter coefficient.
seikan
- matlab小波分析程序，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对球谐函数图形进行仿真。- matlab wavelet analysis program, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Of spherical harmonics graphic simulation.
moufing_v78
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，最小均方误差（MMSE）的算法。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Minimum mean square error (MMSE) algorithm.
DCT-dctrestructuring-code
- DCT变换后，各子带系数重组后的显示图（和小波变换的性能对照，体现了DCT 的多分辨率性能），已经测试了，可以使用-After the DCT transform coefficients of each sub-band after the restructuring is shown in Figure (wavelet transform performance and control, reflecting the multi-resolution performance of DCT)
piubie_v24
- 小波包分析提取振动信号中的特征频率，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，可直接计算得到多重分形谱。- Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, The final weight matrix is ??the filter coefficient, It can be directly calculated multi-fractal spectrum.
fenjieduibi
- 对正常ECG信号与异常信号分别进行小波包分解，对分解系数进行对比-The normal ECG signal and the abnormal signal were decomposed by wavelet packet, and the decomposition coefficient was compared
xishunengliang
- 通过对小波包分解系数的能量进行计算，对比正常与异常信号的差异-Through the energy of wavelet packet decomposition coefficients were calculated difference comparing normal and abnormal signal
xiaobo_echo1.m
- 主要通过对信号实现小波分解，将部分频段系数置零，然后进行小波重构，实现对信号的滤波功能-filter through wavlet decomposition and recover
niuping
- 在matlab环境中自动识别连通区域的大小,有小波分析的盲信号处理，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。- Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, The final weight matrix is ??the filter coefficient.
Infrared-Image-Enhancement
- 针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点, 提出了一种基于平稳小波变换和Retinex 的红外图像增强方法, 利用Retinex 增强算法增强图像的视觉效果, 并改善其亮度均匀性。首先, 对红外图像经平稳小波变换后的最大尺度低频子带图像进行多尺度Retine x 增强 然后, 利用贝叶斯萎缩阈值法对高频子带图像进行阈值去噪, 并根据低频子带图像的局部对比度和模糊规则计算高频子带的增益系数, 从而得到增强后的高频子带图像 最后, 由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。针
fsk2---haar
- 2FSK信号的小波分解，并提取信号的细节系数-Wavelet decomposition 2FSK signal and extracts a signal of detail coefficients
qam16---haar
- 16QAM信号的小波分解，并提取细节系数，用于分析-Wavelet decomposition 16QAM signals, and extract detail coefficients for analysis
haofei_V2.0
- 有小波分析的盲信号处理，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，自写曲率计算函数 。- There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Since writing the curvature calculation function.
miujai_v36
- 最终的权值矩阵就是滤波器的系数，小波包分析提取振动信号中的特征频率，可直接计算得到多重分形谱。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, It can be directly calculated multi-fractal spectrum.
lamponpowerf1
- 将功率信号进行一维小波变换，并提取细节系数和近似系数。-One dimensional wavelet transform, extraction of detail coefficients and approximation coefficients.
bbb
- 二．二维小波分解与重构程序说明 1.主函数 mymain.m:通过调用所写的函数对信号进行二维小波分解与重构 main.m:利用MATLAB中小波变换函数实现 2.调用的子函数 function [x2,cA,cV,cH,cD] mydwt2(x,Lo_D,Hi_D) 函数mydwt() 对 x 进行二维小波分解 输入参数为x,Lo_D,Hi_D x为输入信号，Lo_D为低通滤波器,Hi_D为高通滤波器 输出参数：cA,cV,cH,cD —— 是