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搜索资源 - db4 wavelet transform
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我编写的利用trous（多孔算法）实现小波变换，利用‘db4’小波函数分解两层，其中卷积运算采用频域的fft算法，给出了仿真信号的处理结果。-prepared by the use of trous (porous algorithm) to achieve wavelet transform, use 'db4' wavelet decomposition layers, which used convolution operators fft the frequency do
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小波变换的C源代码。
这个用的是 DB4小波，周期延拓，可以实现精确重构的。 -wavelet transform C source code. The DB4 is using the wavelet cycle extension can achieve precise reconstruction.
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DB4小波变换的实现 这是一篇学术论文，有主要程序部分-DB4 wavelet transform to achieve this is an academic, a major part of the procedure
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db4小波变换，以及，db4小波逆变换！
时间复杂度：O（n * log n）！！！
推荐！-wavelet transform----db4
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小波变换的C源代码。用的是DB4小波，周期延拓，可以实现精确重构的。-Wavelet transform of C source code. DB4 wavelet is used, the cycle extension, can be reconstructed accurately.
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皮肤肌电信号分析，DB4小波包变换，时频分析-semg analysis db4 wavelet packet transform
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一个用C语言实现的小波变换 小波采用DB4小波。代码简单易懂，能够实现精确重构-1 with the C language implementation of the wavelet transform using wavelet DB4 wavelet. Code is simple and easy to understand, be able to achieve accurate reconstruction of
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c语言编写的db4小波变换程序，包含滤波器函数，小波分析和小波重构，可以直接使用，对写其它小波程序有参考价值。-written in c db4 wavelet transform procedures, including filter functions, wavelet analysis and wavelet reconstruction, can be used directly on to write other wavelet process a valuable referenc
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小波变换后的插值方法，经过调试成功，可放心使用的！在db4后用的插值方法！-Wavelet transform of the interpolation methods, after successful commissioning, can rest assured that the use of! In the interpolation method used after db4!
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小波去噪,以及小波的db4和db7小波变换对图像的变换研究。-Wavelet de-noising and wavelet transform the db4 and db7 wavelet transform research on image.
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perform 2-D wavelet transform, daub4 wavelet
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小波变换已应用到工程的各个方面，但一般只是应用MATLAB的小波工具包来编程，有时需要自己编程实现，故这里给出了DB4小波变换的C实现-Wavelet transform has been applied to all aspects of the project, but generally only apply MATLAB wavelet toolkit for programming, sometimes need their own programming, so here is a
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基于DB4 的小波变换，实现了小波的分解与重构，可根据实际需要修改阈值的选取方法-Based DB4 wavelet transform to achieve wavelet decomposition and reconstruction, according to the actual need to modify the threshold selection method
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