使用Matlab开发meyerFFT.m计算频域中迈耶小波的振幅

此函数接受输入信号“f”，计算其第一个趋势和第一个波动，并将结果与原始信号绘制比较。

Matlab开发：相对小波能量计算方法。这篇简短的教程介绍了如何计算相对小波能量的程序。

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

在Matlab中，里克小波的开发是一个重要的课题。这种小波在地震学和信号处理中具有广泛的应用。

Matlab开发：这是与论文相关的小波处理模型的代码。

在中，我们将介绍如何使用MATLAB实现DAUB14小波变换，并且不依赖任何内置函数。DAUB14小波是一种常用于信号处理和图像处理的小波变换方法，具有14个系数，适合进行多尺度分析。在这个实现过程中，我们将手动计算小波变换的步骤，确保每个细节都可以控制和调试。 步骤1: 计算DAUB14小波的滤波器系数，这些系数将用于后续的卷积计算。 步骤2: 利用这些系数进行离散小波变换（DWT）计算，分解信号或图像。 步骤3: 通过逐步分解过程获得多层次的分析结果。 本实现不仅加深了对小波变换的理解，同时也展示了如何手动实现常见的信号处理算法。

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)。

标准偏差σ（Sigma）决定了高斯分布的形状。使用此滤波器的步骤如下：1）在变量img中加载要处理的图像；2）调用gfilter函数创建一个与图像'img'大小相匹配的滤波器。