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waveletdecompostitionandrestructionVC++
- 一维信号小波分解与重构的VC++源程序可扩展为二维
prep2D
- 图像处理中的对输入信号的多小波分解的Matlab实验程序
wavelet..01
- 在VC的开发环境下，对信号进行多尺度的小波分解，重够，去噪．
3
- <基于相位相关的小波域图像配准方法研究> 小波变换是一种多尺度信号分析方法，近几年在图像处理领域受到广泛关注，它克服了傅立叶变换的固定分辨率 的弱点，既可分析信号概貌，又可分析信号的细节。相位相关是一种频率域的图像配准参数估计方法，是利用傅立叶变换的 平移、旋转等特性进行参数估计的。在研究多尺度小波分析和相位相关理论的基础上，提出基于小波系数的像素级相位相 关图像配准方法：首先对待配准图像进行小波分解，获得低频小波系数后，再对小波系数应用相位相关进行配准参数估计。
signalwaveletdecomposeandreconstruct
- 实现信号的小波分解，绘制小波不同尺度下的信号分解图形，同时去除噪声，实现信号的小波重构
signalwaveletdecopositon
- 一维信号的小波分解重构,其中matlat的源代码是对序列做了扩展的-One-dimensional wavelet signal decomposition and reconstruction, in which the source code matlat is extended sequences done
signal-analysis
- dctcom.m文件利用DCT变换完成对输入图像进行压缩；imagecbe.m完成对输入的两幅RGB图像用小波分析的方法进行图像融合 imagecom.m完成对输入的RGB图像用小波分析的方法进行自动降噪，得到高频系数阈值，降噪效果百分比和结果 wavelet1D.m完成对输入的一维信号进行多尺度离散小波分解 wavelet2D完成对输入的二维信号进行多尺度离散小波分解；zigzag.m完成对输入的8*8矩阵按照zigzag排列抽取数据.-document the use of DCT tran
a2
- 传统小波阈值去噪法 小波阈值收缩法去噪的主要依据是：小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使图像的能量在小波域集中在一些大的小波系数中；而噪声的能量却分布于整个小波域内，因此，经小波分解后，图像的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值，可以认为，幅值比较大的小波系数一般以图像信号为主，而幅值比较小的小波系数在很大程度上是噪声。于是采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减少至零[-Study on Algorithm of Image Denosing Based o
xiaobobianhuantux
- 小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法, 其在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波 (CWT)、离散小波(DWT), 还有小波包avelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理、的应用-Wavelet transform is a fast-growing and more popular method of signal analysis,
d5sym
- 这是对一维信号进行五层小波分解，然后分别把不同层数的细节分量和近似分量重组这个信号。这样有除噪和最大程度提取信号能量的效果。-This is a five-story one-dimensional wavelet decomposition of signals, and then the details of each component of different layers and approximate quantity of restructuring the signal. In
EMDdenoising
- 利用emd对一维信号进行去噪的最新程序。包含了三种emd去噪方法：1、直接使用小波阈值，进行硬阈值去噪；2、使用具有emd分解特性的阈值去噪；3、emd分解后的平移不变去噪。-Using emd on one-dimensional signal de-noising of the latest procedures. Emd contains three kinds of de-noising methods: a direct use of wavelet thresholding to c
image_compress
- 该程序实例首先对二维图像进行提升小波分解，然后构造传统小波分解结构[c,s]，接着使用函数ddencmp()获取信号压缩阈值，再采用函数wdencmp()实现图像压缩-First,the program decomposes the image use lifting wavelet , and then construct the traditional wavelet decomposition structure [c, s], then use the function ddencmp
wave
- 小波分层阈值去噪，用sym4小波对图像信号进行3层小波分解-On Wavelet threshold denoising using wavelet image signal sym4 3-layer wavelet decomposition
labview
- 利用LabViev设计虚拟消噪器，利用小波对信号进行分解，然后设定阈值，再对小波进行重构。-Denoising using LabViev virtual device design, the use of wavelet signal decomposition, and then set the threshold value, then the wavelet reconstructed.
zantaixinhaojiance
- 采用小波分解时域信号，通过多层分解，根据小波系数检测原信号中的暂态信号-Time-domain signal using wavelet decomposition, through multi-layer decomposition, the wavelet coefficients of the original signal in the detection of transient signals
xiaobofenjie
- matlab小波分解信号的几个源程序，包括小波分解，时频转换一级功率谱分析-Matlab wavelet decomposition of the signal source program, including several wavelet decomposition, time-frequency transition level 1 power spectrum analysis
wavelet-image
- 二维图像信号的去噪步骤： （1）二维图像信号的小波分解。选择合适的小波与恰当的分解层次N，并对待压缩的二维图像信号进行N层分解计算。 （2）对分解后的每一层高频系数，选择一个恰当的阈值，并对该层高频系数进行软阈值量化处理。 （3）二维图像信号的小波重构。用小波分解后的第N层近似（低频系数）和经过阈值量化处理后的各层细节（高频系数），对二维信号进行小波重构。-Two-dimensional image signal denoising steps: (1) two-dimensiona
wavelet-reconstruction
- 重构是用分解得到的多分辨率下的小波系数，将多尺度小波合成原信号.不是分解完了马上重构的，中间可能有去噪的过程啊，压缩的过程.-Reconstruction is under multi-resolution decomposition of the wavelet coefficients, the wavelet multi-scale synthesis of the original signal reconstruction is not immediately broken down
matlab小波分解时频分析
- 传统的傅立叶变化只能分析时域、频域图，而小波变化能进行时频分析，对信号进行更好的处理。(The traditional Fourier transform can only analyze the time domain and frequency domain diagram, while the wavelet transform can carry on the time-frequency analysis and better deal with the signal.)
小波降噪
- 小波降噪的方法有多种，如利用小波分解与重构的方法滤波降噪、利用小波变换模极大值的方法去噪、利用信号小波变换后空域相关性进行信噪分离、非线性小波阈值方法去噪、平移不变量小波降噪法，以及多小波降噪等等。归结起来主要有三类：模极大值检测法、阈值降噪法和屏蔽（相关）降噪法。其中最常用的就是阈值法去噪，其基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的降噪目的