Matlab程序实现连续小波变换

Matlab小波变换实现

这是一个使用Matlab语言实现小波变换的程序。

Matlab 2 2024-05-28

基于快速傅里叶变换的连续小波变换

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。

Matlab 2 2024-05-31

matlab实现多尺度二维小波-小波变换

多尺度二维小波命令格式如下：1. [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’)，2. [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。

Matlab 0 2024-08-19

Matlab中的小波变换实现分析

对于一幅标准图像，使用Matlab进行了三级Mallat小波分解，获得了小波的高频和低频系数。通过重建使用三个低频分量LL1、LL2和LL3的小波系数，分别计算它们与原始图像的PSNR值，进行了比较分析。

Matlab 2 2024-07-13

matlab实现小波变换系数重构

upcoef命令的使用格式包括：1. Y=upcoef(O,X,'wname',N) 2. Y=upcoef(O,X,'wname',N,L) 3. Y=upcoef(O,X,'Lo_R, Hi_R',N) 4. Y=upcoef(O,X,'Lo_R,Hi_R',N,L) 5. Y=upcoef(O,X,'wname') 6. Y=upcoef(O,X,Lo_R,Hi_R)，其中O='a'表示低频，O='d'表示高频。

Matlab 2 2024-07-22

Matlab小波变换应用探索

Matlab中的小波变换技术在信号处理和数据分析中具有重要应用价值。利用Matlab进行小波分析可以有效处理复杂的信号数据，帮助用户更好地理解和利用数据信息。小波变换作为一种多尺度分析工具，能够在时间和频率上提供更全面的信号信息，对于工程和科学领域的数据处理尤为重要。

Matlab 1 2024-07-31

lifting小波变换

MATLAB中，lifting小波变换是一种有效的信号处理技术，常用于信号压缩和特征提取。

Matlab 0 2024-08-10

二维离散小波变换的MATLAB实现

利用MATLAB程序实现了二维离散小波变换，并对小波系数矩阵进行了重构，深入理解了其原理和实现过程。同时，通过采用不同的小波和边缘延拓方法，对小波系数矩阵的能量、均值、方差和信噪比等统计量进行了详细分析比较，从而更深入地探讨了小波变换的应用。

Matlab 2 2024-08-01

Matlab实现多尺度二维小波变换

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息

Matlab 2 2024-05-20