信号压缩

基于小波变换的信号压缩 步骤： 信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。 高频系数阈值量化: 对分解后的高频系数进行阈值量化，可针对不同层级设置不同阈值。 常用硬阈值量化方法。 小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。 压缩与消噪的区别: 主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量，而消噪的目标是提高信号质量。 有效的信号压缩方法: 小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展，并保留绝对值最大的系数。 自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值，且各层阈值可以不同。

本研究探讨了将贝叶斯思想融入压缩感知(CS)理论的最新进展。BCS理论为CS重构建立了贝叶斯框架，通过统计视角解决传统CS理论中的信号重构问题。

该项目在MATLAB中实现了DPCM（差分脉冲编码调制）技术，结合Golomb编码，用于压缩CD质量的音频信号（16位/样本）。项目开发一种算法，通过DPCM技术对音频信号进行编码和解码，使用阶数N=1的线性预测子，并采用Golomb码对预测误差进行编码。同时，对不同类型的音频信号（声音、不同流派的音乐）进行了测试，评估了不同预测变量组合和量化级别对速率和SNR的影响。

在DSP上实现线性调频信号的脉冲压缩、动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD），并将结果与MATLAB上的结果进行误差仿真。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

该程序使用RLE8压缩BMP图像。适用于每像素8位的图像，包括含颜色表的24位图像。颜色表大小为256x3。标头为BITMAPINFOHEADER（40字节）。

该方法首先对音频文件进行采样和量化，然后对其进行编码。最后，对编码后的数据进行压缩，将其大小减小到一半 (2:1 压缩比)。压缩后的数据可以被重建为音频。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

利用Matlab编写的封装好的霍夫曼压缩编码及其对应的解压缩编码，可直接用于数据的高效压缩。