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SVD_DWTimage
- 提出了一种新的基于离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法。该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块，对每一块进行奇异值分解后，选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息。-A new wavelet transform based on discrete (DWT) and Singular Value Decomposition (SVD) combination of digital image watermark
wavelet
- 小波变换的一级分解过程，原始信号分别进行低通、高通滤波，再分别进行二元下抽样，就得到低频、高频（也称为平均、细节）两部分系数；而多级分解则是对上一级分解得到的低频系数再进行小波分解，是一个递归过程-Wavelet decomposition level, the original signals were low-pass, high pass filter, and then under the random binary respectively, to be low frequency,
normadata
- 基于小波分析的一维信号消噪原理如下:由于 在实际的工程应用中，有用信号通常表现为低频信 号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表 现为高频信号。所以在进行消噪过程中可以按照如 下的方法进行处理:首先对需要处理的信号(有用信号加噪声)进行小波分解.-wanepack
kuaisutisheng
- 针对CT 医学图像和MR I 医学图像成像特点, 提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT 和 MR I 两幅医学图像配准的前提下, 利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像, 对于小波变换后的高频 子图像, 选择区域标准差大的作为融合后的子图像 对于低频子图像, 采用加权融合, 最后进行小波逆变换, 得到 融合后的图像, 并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明, 基于快速整数提 升小波变换融合中, 小波高低频系数采用不同的规则能够取得
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- 对s进行小波分解，提取小波分解的低频系数，提取小波分解的各层高频系数，绘出各系数的图形-Wavelet decomposition of the s to extract the low frequency coefficients of wavelet decomposition to extract the layers of high-frequency coefficients of wavelet decomposition, the coefficients of the graph
wavletdpcm
- 主要是将数字图像先进行小波变换，然后基于小波变换对经过小波分解后的图像的最低频进行dpcm编码，以及重构的过程。-Mainly to the digital image before wavelet transform, and then based on wavelet transform of the image through the wavelet decomposition of the most low frequency dpcm coding, and reconstructio
Untitled
- 用db5小波分解嗲能质量信号 并低频部分高频进行重构 最后给出图像-Db5 can whine with the quality of the signal wavelet decomposition and reconstruction low-frequency part of the high-frequency image is given
wfb2dec
- 对一幅二维的图像，进行小波分解，得到四幅子图，分别为低频，两个中频，高频分量-For a two-dimensional image, the wavelet decomposition, four sub-graph obtained were low, two medium frequency, high frequency components
wavelet4
- 小波分析去噪，提取小波分解中第二层的低频图像，即实现了低通滤波-Denoising wavelet analysis, wavelet decomposition to extract the second layer of low-frequency images, or to achieve a low-pass filter
wave_decompose_ena0
- 小波分解，得到低频系数并求特征熵，可用来对信号进行分选识别-Wavelet decomposition, low coefficient and entropy, which can be used for signal sorting and recognition
wavelet_wx
- （1.）二维信号的小波分解。选择一个小波和小波分解的层次N，然后计算信号s到第N层的分解。 （2）对高斯系数进行阈值量化。对于从1到N的每一层，选择一个阈值，并对这一层的高斯系数进行软阈值量化处理。 （3）二维信号的重构。根据小波分解的第N层的低频系数和经过修改的从第1层到第N层的各层高频系数计算二维信号的小波重构。 -(1) 2 d signal wavelet decomposition. Choose a wavelet and wavelet decomposition le
xiaobo
- 实现图像的一级、二级、三级小波分解，可以提取低频和高频部分图像。-Image one, two, three-level wavelet decomposition, the low and high frequency parts of the image can be extracted.
Iris-feature-extraction-algorithm
- 基于二维小波变换和方向向量，提出一种新的虹膜特征提取方法。该方法的基本思想是考虑虹膜纹理的 灰度变化，对于多层小波分解后的低频分量，分别求其在4个方向上的方向向量，最后形成虹膜码。测试结果表明，该方法能 有效地提高虹膜的识别率，且算法简单、快速。 -The basic principle of the method is as follows.In view of iris textural intensity variation,for the low- frequency c
wavelet
- 用MATLAB对一语音信号进行小波分解，然后对其各层系数进行处理以达到小波抑制的目的，重构处理后的信号，画出波形分析；用MATLAB实现对一语音信号用不同小波进行分解，提取各层的高低频系数，画出各系数波形，并重构；用MATLAB对一图象分别用不同小波分解，观察高低频部分进行重构，比较重构误差，再进行阈值消噪，比较消噪前后图象；用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。-Wavelet decomposition and reconstruction
matlabimaggenum9
- 图像去噪、小波变换、对图像进行7层小波分解、对图像进行压缩:保留第一层低频信息并对其进行量化编码、图像重构-Image denoising, wavelet transform, wavelet decomposition of the image layer 7, the image compression: keep the first layer of low-frequency information and its quantization coding, image reconstr
MATLAB-noiswom-
- 用MATLAB对一图象分别用不同小波分解，观察高低频部分进行重构，比较重构误差，再进行阈值消噪，比较消噪前后图象。-MATLAB noiswom
cthys
- haar小波的图像压缩，对一副图像进行小波分解，然后对低频部分小波系数进行重构，再量化压缩-haar wavelet image compression, wavelet decomposition of an image, and then to reconstruct the low frequency part of the wavelet coefficients, and then quantify the compression
wave3
- 小波分解和重构，显示所有低频和高频系数的重构信号-Wavelet decomposition and reconstruction, the reconstructed signal of the low-frequency and high-frequency coefficients
DWT-improvedaimage
- 基于DWT的水印算法 对图像进行二层小波分解，提取出二层低频系数，随机选取一些像素，根据选定像素与其邻居的关系，确定水印的值 水印是根据图像来获得的，而不是提前得到的 根据论文 An Improved Robust Watermarking Technique in Wavelet Domain 编写-Based DWT watermark algorithm Layer wavelet decomposition, the image is extracted Layer low
matlab
- 自己写的将二维小波分解后的系数提取正操作和逆操作，比如，一副图像进行一次小波分解后系数只是一个数列，不直观，提取之后将形成4个二维数组，分别含有低频系数和3个高频系数。-Write their own dimensional wavelet decomposition coefficients extraction positive operating and inverse operation, such as an image once after wavelet decomposition