复数小波

该Python库支持在Python环境中进行1D、2D和3D双树复数小波变换及其逆运算。可通过pip安装，并支持Ubuntu和Debian操作系统。详细安装方法包括使用apt-get或pip。还提供了测试套件，以验证代码在不同系统上的有效性。

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 Hill代码展示了两种未抽取形式的二维对偶树复数小波变换（DT-CWT），结合了未抽取离散小波变换的精确平移不变性和DT-CWT的方向选择性和复杂子带。离散小波变换（DWT）在图像处理中广泛应用于分析、降噪和融合，但受限于移位方差。UDWT通过精确的移位不变性改进了这一问题，但缺乏方向选择性。DT-CWT提供了更紧凑的表示形式和改进的方向选择性，每个尺度有六个方向子带，以及复数值系数用于变换域中的幅度和相位分析。

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)。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

小波基函数为局部支集函数，平均值为0。常用的小波基有Haar小波基、db系列小波基。Haar小波基函数满足：harr时域harr频域tf图7‐2Haar小波基函数小波变换对小波基函数进行伸缩和平移变换：1/(|a|1/2) * ψ((t-b)/a)其中，a为伸缩因子，b为平移因子。任意函数f(t)的连续小波变换（CWT）为：1/2*(1/|a|1/2) * ∫f(t-b) * ψ(-(t-b)/a)dt可知，连续小波变换为f(t)→W(a,b)的映射，对小波基函数增加约束条件2∫|ψ(t)|²dt < ∞则可由W(a,b)逆变换得到f(t)。其中，Ψ(t)为ψ(t)的傅立叶变换。

这是一个使用Matlab语言实现小波变换的程序。

该Matlab代码实现了基于混合神经网络、强化学习、模糊逻辑和小波的小波混合方法，适用于欠驱动系统的控制。

这是一个自编的Matlab函数，专为处理小波变换后的系数分块设计。一般情况下，一幅图像经过一次小波分解后会生成一组一维系数，这对初学者来说可能不够直观。该函数可以将这些系数分块成四组二维系数，并提供逆操作函数的附加说明。

散射小波Matlab软件包可用于图像检索和分类。该软件包非常便捷，包含详细的使用说明，不仅提供源代码。