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关于二维小波变换的程序 [精华]
说明：此算法重在概念，速度并不是很快。因为FOR循环的缘故。此程序从循环矩阵的观点出发，把圆周卷积和快速幅里叶变换建立了联系。实现了分解和无失真重构。它只做了一层分解，即将256x256图形分解成为64x64的四个图形，避免了使用WKEEP()的困惑。主要思想为用小波滤波器族构造正交阵W,变换写为B=W*A*W ,反变换为：A=W *A*W,这与所有正交变换无异。W为循环正交矩阵，因此可用FFT实现快速运算，难点就在重构矩阵上。若用矩阵概念明确，一个
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小波谱分析mallat算法经典程序，圆周卷积的快速傅里叶变换-small spectral analysis algorithm Mallat classic procedure, the circular convolution Fast Fourier Transform
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数字信号处理基于matlab 文件内容
/conv(卷积部分)
dupconv 重叠保留法
freqcirconv 频域圆周卷积
freqconv 频域卷积
timecirconv 时域圆周卷积
timeconv 时域卷积
/fft(频域分析部分)
d2fft 基2FFT
dft DFT最简化程序
dtft DTFT演示
/fir(fir滤波器设计)
fir 得到fir滤波器hn
getwindow 得到fir
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JPEG编码硬件加速器，采用DCT算法，其中含有skew circular convolution单元，其构架设计能以精简的电路，同时满足DCT与IDCT的需求。-Accelerator hardware JPEG encoder, the DCT algorithm, which contains skew circular convolution module, the framework in order to streamline the design of the circuit, a
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CONVOLVE2可以用于任何CONV2使用，采取同样的参数并返回一个小的公差范围内同样结果。加速计算是通过使用面膜中的奇异值分解，表示为外产品总结一下。这些都可以有效地计算与行和列向量的卷积。 CONV2是用来从事这项运动。
可分面具是一个特殊情况，并受CONVOLVE2处理多达FILTER2一样。许多不属于其他口罩可分低等级（如Gabor函数口罩），并更有效地处理CONVOLVE2。
该功能也将计算出降秩逼近一个给定的面具如果需要的话，将使用此是否会加速计算。一个额外
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对两Seq1 Seq2列做循环卷积计算！对数字信号处理方面有帮助！-Performs circular convolution on Seq1 and Seq2
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数字处理课程设计的程序，里面包括有褶积滤波，快变滤波，褶积滤波与递归滤波的比较，设计高通滤波因子，分析补零对振幅谱的影响，线性褶积和循环褶积，最小平方反滤波，零相位转换，最小相位转换，对地震记录进行静校正11个程序-Digital Processing course design program, which includes the convolution filter, quick change filter, compare convolution filtering and recurs
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计算普通褶积与循环褶积，分别使用时间域与频率域两种方法进行正、反演计算，指出循环褶积计算时所存在的边界效应现象；编写一个做相关分析的源程序-Calculation ordinary convolution and circular convolution, respectively, using the time domain and frequency domain in two ways positive, inverse calculation, noted the phenomenon
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E ective image compression requires a non-expansive discrete wavelet transform (DWT) be
employed consequently, image border extension is a critical issue. Ideally, the image border
extension method should not introduce distortion under compressio
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理解频域处理与空间域处理的等效关系与步骤，掌握频域相乘与空间域循环卷积之间的对等关系，理解DFT运算中补零的效果。(Understand the equivalent relationship and steps of frequency domain processing and space domain processing, understand the reciprocal relationship between frequency domain multiplication and
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