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MARBURG
- Routine marburg: To estimate the AR parameters by Burg algorithm. Input Parameters: n : Number of data samples ip : Order of autoregressive process x : Array of complex data samples x(0) through x(n-1) Output Parameters: ep : Real
Curve
- 静态切分窗口的曲线y=ax*x+10*x+10图，根据a在[-10，10]区间变化时，曲线随着变化-static window splitting the curve y = ax 10 * x * x 10 maps, in accordance with a [-10, 10] interval changes, in keeping with the changing curve
SURE
- applies soft-threshold t to all elements of x and computes SURE
MCMPFFT
- 利用经典的Cooley-Tukey基2算法求复序列x（n）的DFT X（k）
XCT_wavetest
- matlab程序，X-CT图像处理，用小波分解去除噪声-matlab program, X-CT image processing, noise removal by wavelet decomposition
WaveletTransformsinMATLAB
- 执行一维和二维小波变换在MATLAB环境中。十几包括的小波函数有： * Haar * Daubechies 1-6 * Symlets 1-6 * Coiflets 1 and 2 * Splines and reverse splines * CDF 9/7 and Le Gall 5/3 * S+P wavelets (2,2), (4,2), (4,4), (6,2), and (2+2,2) * Two Ten "TT" * Low-complexit
test1
- 在某个音乐厅内，原始音频信号的回音由于墙壁和天花板等的反射而产生，听众所感受到的音频信号是 和它的回音的合成。令y(n)=x(n)+ax(n-k),其中x(n)=cos(0.3pin)+0.5cis(0.6pin),a=0.1,k=50.产生100个样本，使用Matlab工具，求出其自相关，从中观测确定a和k. -In a concert hall, the original audio signal echo the walls and ceilings due to the reflec
Fouriertransform
- 用振幅为0.8的方波进行傅立叶分析，并用分析得到的系数求解当K取不同值时的合成信号- F = FOURIER(f) is the Fourier transform of the sym scalar f with default independent variable x. The default return is a function of w. This example is useful for the persons who learn sth about signal pr
gonglvpu
- 设信号为x(n)=sin(2πf1n)+2cos(2πf2n)+w(n)，n=1,2,....,N，其中f1=0.05，f2=0.12，w(n)为正态白噪声，试在N=356 和1024 点时，分别产生随机序列x(n)、画出x(n)的波形并估计x(n)的相关函数和功率谱
baizaosheng
- 按如下模型产生一组随机序列： x(n)=0.8x(n-1)+w(n) 其中w(n)为均值为1，方差为4 的正态分布白噪声序列。估计过程的自相关函数与功率谱。
li3-14
- 这是一个图像增强的应该实例，首先画出原始图像，下来进行图像的增强处理，用sym4小波对x进行2层小波分解，对处理后的系数进行重构，最后画出重构图像。-This is an instance of image enhancement should first draw the original image, down to the image enhancement processing, with sym4 x for 2-layer wavelet wavelet decomposition,
Matlabwaveenergy
- 对信号f(x)进行三层小波变换，得到小波系数d1,d2,d3和逼近系数a3，我想求出各个频率段的能量（能量=小波系数的平方和），很不错的应用程序-The signal f (x) for three wavelet transform, wavelet coefficients d1, d2, d3 and approximation coefficients a3, I would like to find the energy of each frequency band (energy =
3D
- 真正的3 d双树离散小波变换(DWT)的一个数据集x是使用四个严格采样实现可分3 d DWTs在平行。然后subbands四DWTs结合适当。 -The real the 3 d Doubletree discrete wavelet transform (DWT) data set x four to strict sampling separable 3 d the DWTs In parallel. The then the subbands four DWTs combined ap
2DDWT
- 复杂的二维双树离散小波变换(DWT)同样也引起了小波在六个不同的方向,但是,在这种情况下有两种小波在每个方向将如下所示。在每一个方向,一个两个小波可以被解释为一个复数的真实部分2 d小波,而其他小波可以被解释为一个复数的虚部2 d小波。因为复杂的版本有两倍的小波作为真正的版本的转换、复杂的版本是4次膨胀。复杂的二维双树被实现为四个严格采样可分二维DWTs操作在并行。然而,不同的过滤器集一起使用的行和列。正如在现实情况下,金额和不同的子带图像进行小波得到定向。复杂的二维双树DWT的图像x是由以下函
CurvatureEstimation
- This function calculates the curvature of a 2D line. Reference￡oS. Hermann and R. Klette. Multigrid analysis of curvature estimators. Proc. Image Vision Computing New Zealand, 108¨C112, 2003. by Jianfei Pang k = CurvatureEstimation(list
linear_regression
- 自适应的病态非病态线性回归方程求取函数，输入数据矩阵X和显著性水平alph-Adaptive Morbid Morbid Linear regression equation strike function, the input data matrix X and the significant level of alph
FFT
- FFT使用范例。 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。-FFT usage examples. x = 0.5* sin (2* pi* 15* t)+2* sin (2* pi* 40* t). Sampling frequency fs = 100Hz, were drawn N = 128,1024 point amplitude-frequency diagram.
xiaobo
- 单层小波变换对二维图像进行分解,[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X, db1 ):计算图像X指定小波基的单层二维离散小波变换分解，其中cA为近似小波系数矩阵，参量cH,cV和cD分别为小波分解的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数。-Single layer wavelet transform to the two-dimensional image decomposition, [cA1, cH1, cV1, cD1]=dwt2 (X, db1 ): X single ima
具体小波变换函数
- 对二维信号X（m,n）进行离散小波变换，注：m、n均为偶数，可以计算低频部分，垂直方向，水平方向和对角线方向的小波分解系数
CWT_of_the_MATLAB
- 对二维信号X（m,n）进行离散小波变换，注：m、n均为偶数，可以得到低频部分的，大小为垂直方向的，水平方向的和对角线方向的小波分解系数-Two-dimensional signal X (m, n) discrete wavelet transform NOTE: m, n are even, you can get the low-frequency portion, the size of the vertical direction, the wavelet coefficients in