實現多層小波分解系數的全部保留，文件中有詳細說明
標簽： 多層 小波分解 系數
上傳時間： 2015-05-23
上傳用戶：lnnn30
利用多尺度小波分解偵測時間序列中奇異點位置
標簽： 多尺度 小波分解 時間序列 點位
上傳用戶：源碼3
一些比較不錯的小波變換里例程，有需要的下吧。
標簽： 比較 小波變換
上傳時間： 2015-05-24
上傳用戶：tb_6877751
用MATLAB實現對一語音信號用不同小波進行分解，提取各層的高低頻系數，畫出各系數波形，并重構。
標簽： MATLAB 語音信號 分解
上傳時間： 2014-08-17
上傳用戶：zhangzhenyu
用MATLAB對一語音信號進行小波分解，分別用強閾值，軟閾值，默認閾植進行消噪處理。
標簽： MATLAB 語音信號 小波分解
上傳用戶：2467478207
用MATLAB對一圖象分別用單尺度和二維小波分解，觀察各高低頻部分，對圖象進行重構和壓縮。
標簽： MATLAB 圖象 分 二維
上傳用戶：maizezhen
用MATLAB對一圖象分別用不同小波分解，觀察高低頻部分進行重構，比較重構誤差，再進行閾值消噪，比較消噪前后圖象。
標簽： MATLAB 圖象 分 小波分解
上傳時間： 2014-07-06
上傳用戶：253189838
我編寫的利用trous（多孔算法）實現小波變換，利用‘db4’小波函數分解兩層，其中卷積運算采用頻域的fft算法，給出了仿真信號的處理結果。
標簽： trous 編寫 算法 小波變換
上傳時間： 2015-05-26
上傳用戶：蠢蠢66
基于小波變換模極大的多尺度圖像邊緣檢測matlab源代碼，該算法采用的是樣條小波，為了更好的檢測邊緣，用多孔算法代替了mallat算法。該算法和mallat快速算法主要區別： 1 多孔算法不需要抽取偶數樣本，所以奇異檢測定位更準確，相應的重構是不需要插零。2 多孔算法需要對濾波器進行伸縮。
標簽： matlab 小波變換 多尺度 圖像邊緣檢測
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：561596
自編的快速小波變換mallat算法，使用‘db1’小波函數，在卷積時使用wkeep命令進行了數據截取。重構信號和原信號比較誤差較小。
標簽： mallat 快速小波變換 算法
上傳用戶：redmoons
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