Matlab实现曲波变换代码一维同步压缩波包变换（SSWPT）

这个文件夹中包含经过验证可用的MATLAB代码，实现了同步压缩变换（SST）。该程序能有效进行时频分析，提供良好的处理结果。

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

利用MATLAB，针对一维信号（sumsin.mat），进行一维离散小波变换。选用Daubechies小波函数（如db3），进行五层分解，分别重构第5层到第1层的低频和高频系数。

DeCom工具箱提供了一系列Matlab函数，用于非平稳多分量信号分解。 功能：* 可视化振荡信号的时频分布* 提取成分分离良好的时频脊* 估算瞬时频率、幅度和波形 支持模型：* （广义）模式分解模型* 多分辨率模式分解模型 应用领域：* 地球物理学: 地震波场分离、地滚波去除* 材料科学: 原子晶体图像分析、晶界和局部缺陷识别、弹性变形估计* 艺术品: 用于艺术取证的画布绘画分析、用于绘画保存的画布去除* 机械工程: 故障检测* 麻痹: LIGO信号分析 相关资源：* SynLab: 包含Matlab和MEX例程，实现了1D和2D同步压缩转换* GeneralModeDecom: 包含Matlab例程，用于广义模式分解和多分辨率模式分解

详细探讨了曲波变换在图像压缩中的应用。相较于传统的JPEG2000和SPIHT算法，曲波变换能够通过较少的系数有效地存储弯曲的边缘，从而实现更高的压缩率。这种技术创新为图像压缩领域带来了新的可能性。

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

Matlab仿射变换（Affine Transformation）是图像处理中常用的技术之一。它通过线性变换和平移组合来实现图像的几何变换，广泛应用于图像校正和特征提取等领域。以下是一个简单的Matlab示例代码，演示了如何实现仿射变换： % 定义原始图像和仿射变换矩阵 original_image = imread('input_image.jpg'); theta = 30; % 旋转角度 scale = 1.5; % 缩放比例 translation = [50, 20]; % 平移向量 T = [cosd(theta) -sind(theta) 0; sind(theta) cosd(theta) 0; 0 0 1] * [scale 0 0; 0 scale 0; 0 0 1] * [1 0 translation(1); 0 1 translation(2); 0 0 1]; % 应用仿射变换 transformed_image = imwarp(original_image, affine2d(T)); % 显示结果 subplot(1, 2, 1); imshow(original_image); title('原始图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(transformed_image); title('变换后图像');

这是一个使用Matlab语言实现小波变换的程序。

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)。