于小波专题
简单的基于小波变换的图像压缩（Python）
2023 沃尔夫数学奖得主，给了杜克大学的Ingrid Daubechies（多贝西）教授 以色列沃尔夫基金会理事会成员 Michael Lin 教授在周二宣布: “Ingrid Daubechies is awarded the Wolf Prize for her work in the creation and development of wavelet theory and moder
基于小波多分辨分析的一维时间序列信号趋势检测与去除(MATLAB R2018a)
小波最开始是数学上提出的概念，并且在纯数学的王国里存在了一个世纪之久。最开始是为了弥补傅里叶分析的缺陷，即傅里叶级数发散的问题，并寻找出能够代替傅里叶分析的方法。从最早的一些艰难的探索开始直到慢慢发展成为一套完整系统的小波分析理论。早在1909年，Haar发现了最简单的小波，即Haar小波，到1982年Marr在计算视觉理论中提到的Marr小波，而后在1985年，Meyer提出了速降正则正交小波。
基于小波脊线的一维时间序列信号分解方法（MATLAB R2018A）
信号分解技术是把一个复杂信号分解为若干含有时频信息的简单信号，研可通过分解后的简单信号来读取和分析复杂信号的有效特征。因此，信号分解技术对分析结果的影响是不言而喻的。 傅里叶分解是早期常用的信号分解方法，最初被用于分析热过程，它实现了信号由时域到频域的转换，将信号分解为正余弦信号的组合。因此，傅里叶分解有利于研究者们抓取信号的时频特征。然而，实际信号却多以非平稳和非线性的形式出现，傅里叶分解却通
（2024，ViT，小波变换，图像标记器，稀疏张量）基于小波的 ViT 图像标记器
Wavelet-Based Image Tokenizer for Vision Transformers 公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0 摘要 1 引言 3 基于小波的图像压缩简介 4 图像标记器 4.1 像素空间标记嵌入 4.2 语义标记嵌入 4.3 Transformer 层的操作计数
基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面.对光谱数据的成分进行提取，分析CO2，SO2，CO以及CH4四种成分比例。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ...
简单的基于小波分解和独立分量分析的脑电信号降噪（Python）
脑电信号是一种典型的非平稳随机信号且存在一定的非高斯性和非线性。传统的分析处理方法是将脑电信号近似看做线性、准平稳、高斯分布的随机信号，这使得分析结果往往不能令人满意，实用性较差。现代的小波变换方法和独立分量分析方法的提出为有效地分析脑电信号提供了新的途径。由于所要提取的特征波频率不精确并受到噪声的影响，如果单独应用小波提取出的特征信号往往特征不够明显。独立分量分析是根据信号的多元统计特性进行分析
数字水印 | 基于小波变换的数字水印技术
🍍原文： 基于小波变换的数字水印技术 🍍写在前面： 本文属搬运博客，自己留存学习。 正文 小波变换 把一个信号分解成由基本小波经过移位和缩放后的一系列小波，它是一种 “时间——尺度” 信号的多分辨率分析方法，在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力。 小波图像处理 把图像进行多分辨率分解，得到不同空间、频率的子图像，然后对图像的小波系数进行处理。一般而言， 小波变换在信号的高频
基于小波神经网络的回归分析，基于ANN的回归分析
目标 背影 BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络） 代码链接：小波神经网络回归分析，小波分解+BP神经网络-机器学习文档类资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/8814022
【短时交通流量预测】基于小波神经网络WNN
课题名称：基于小波神经网络的短时交通流量预测 版本时间：2023-04-27 代码获取方式：QQ：491052175 或者 私聊博主获取 模型简介： 城市交通路网中交通路段上某时刻的交通流量与本路段前几个时段的交通流量有关，并且交通流量具有24小时内准周期的特性。首先采集4 天的交通流量数据，每隔15 分钟记录一次该段时间内的交通流量，一共记录384个时间点的数据。用3天共288 个交
基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 1.程序功能描述 基于小波神经网络的数据分类算法。输入为5个特征值，输出为判断（是，否）。拿50组数据对本算法作为训练组，后30组数据作为验证组。这里，我们首先调用数据，然后对50组数据进行训练，然后对30组数据进行识别测试。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLA
Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）
1.摘要 数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后，都能较好地恢复水印信息。 2
基于小波和RBF-PNN神经网络的电能扰动辨识
摘要： 对电能质量进行快速的检测和准确的分类，是治理电能质量和提高用电效率的有效方式。本文提出一种新的基于小波和神经网络技术的电能质量辨识方法。该方法首先用小波变换对暂态电能质量扰动波形进行预处理，求出不同信号在9尺度小波分解下的能量分布值以及时间、幅值变化等并将其作为信号特征量。然后将归一化的扰动信号信息输入神经网络，根据其输出结果就可以判断发生的电能质量扰动类别。仿真实验证明，该方法不仅可以
高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2023年E题：基于小波变换和背包模型的小浪底水库最优监测方案研究（附获奖论文及Python代码实现）（续）
目录 5.4.4 未来 10 年河底高程的预测 六、模型的评价和推广 6.1 模型优点 6.2 模型缺点
006基于小波变换和改进ResNet的噪声环境下滚动轴承故障智能诊断Intelligent fault diagnosis of rolling bearing based on wavelet tr
引言 （1）在实际的工业应用中，传统的故障诊断方法受到噪声标签和环境的影响 （2）文提出了一种基于小波变换(WT)和改进残差神经网络(IResNet)的RB的FD方法，命名为WT-IResNet 滚动轴承（RB）的故障诊断（FD） （3）提出的WT IResNet方法使用新的池化层进行降维，并使用全局奇异值分解（SVD）自适应策略进行特征提取。 （4）将原始的softmax层和用于训练的逻辑损失
高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2023年E题：基于小波变换和背包模型的小浪底水库最优监测方案研究（附获奖论文及Python代码实现）
目录 摘要 一、问题重述 二、问题分析 三、符号说明 四、模型假设
基于小波神经网络的网络流量预测算法matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.部分核心程序 ...........................................................%% 总流量数据input(