多分辨率动态模式分解：解析瞬态信号

SurfBox是一个集成了C++和Matlab例程的工具箱，用于在任意N维空间（N >= 2）中实现表面波变换。该变换由YM Lu和MN Do在其论文《多维方向滤波器组和表面波》中提出，并已被广泛应用于图像处理领域。更多相关论文和软件详见http://lcav.epfl.ch/~lu/

双正交小波是一种小波变换，其中相关的变换是可逆的，但并非严格正交。相比正交小波，设计双正交小波允许更大的自由度，特别是在构造对称小波函数时更为灵活。在双正交小波变换中，通常存在两个标度函数φ和ψ，以及对应的另一组标度函数\tilde\phi和\tilde\psi，这种设计支持不同的多分辨率分析。因此，缩放序列a和\tilde a中的系数数量M和N可能不同，但它们必须满足双正交条件。MATLAB是一种强大的开发工具，用于实现多分辨率双正交小波变换的算法。

本例提供了利用小波多分辨率和曲线拟合进行信号去噪的有效方法。

已知离散序列，0≤k≤63，其中，=2π/15，=2.3π/15rad。对x[k]进行64点FFT，绘制信号的频谱图；若频谱图无法分辨出两个谱峰，考虑对64点信号进行零填充以增强分辨能力。通过编程验证并解释原因。

该资源提供基于 PyTorch 平台的 SRCNN 图像超分辨率深度学习模型，包括： 网络模型 训练代码 测试代码 评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度) 预训练权重

该函数基于正则化功能实现多帧超分辨率模型，用于解决图像序列放大问题。输入包含图像序列、运动值、旋转角度和放大常数。该函数使用Keren提出的配准方法估计运动。

针对多分辨率图像融合，提出了基于幼虫铝盐的新型技术。采用多分辨率奇异值分解方法，实现了图像的高效融合。

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

matlab开发-超分辨率应用程序。多帧超分辨率应用程序的图形用户界面。