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  1. 小波分解与重构

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  2. 对信号进行多尺度分解并提取小波的高频系数和低频系数(Multi-scale decomposition of signals and extraction of high frequency coefficients and low frequency coefficients of wavelet)
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:@TA
  1. Sparse image and signal processing

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  2. 这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态,包括线性多尺度变换,如小波,脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题,如去噪,反问题正规化,稀疏信号分解,盲源分离,压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域,如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换,表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2018-04-21
    • 文件大小:29.43mb
    • 提供者:lxfei73
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