小波专题
【Get深一度】有关小波的几个术语及常见的小波基介绍
题目：有关小波的几个术语及常见的小波基介绍 本篇是这段时间学习小波变换的一个收尾，了解一下常见的小波函数，混个脸熟，知道一下常见的几个术语，有个印象即可，这里就当是先作一个备忘录，以后若有需要再深入研究。 一、小波基选择标准 小波变换不同于傅里叶变换，根据小波母函数的不同，小波变换的结果也不尽相同。现实中到底选择使用哪一种小波的标准一般有以下几点： 1、支
Python和JAX及MATLAB小波分析导图
🎯要点 离散小波变换和逆离散小波变换时间序列谱分析计算比例图和频谱图显示数据莫莱小波时频数据表征海表温度异常的区域平均值捕捉市场波动时间频率关联信息信号和图像分解压缩重建降维分析金融波动连续小波卷积网络和离散小波信号分类图像处理、提取地震图速度和衰减参数高质量无噪音时频分析 Python哈尔小波 在数学中，哈尔小波是一系列重新缩放的“方形”函数，它们共同构成小波族或基。小波分析类似于傅立
傅立叶分析和小波分析之间的关系？ （通俗讲解）
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。） 一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘
有趣的傅里叶变换与小波变换对比（Python）
不严谨的说，时域和频域分析就是在不同的空间看待问题的，不同空间所对应的原子(基函数)是不同的。你想一下时域空间的基函数是什么？频域空间的基函数是什么？一般的时-频联合域空间的基函数是什么？小波域空间的基函数是什么？ 有的空间域比较容易分析，有的空间域不容易分析。 举个例子吧，首先加载一个双曲Chirp信号，数据的采样频率为2048Hz，第一个Chirp信号持续时间为0.1~0.68秒，第二个C
基于Gabor小波特征提取和PSO-SVM的胃溃疡分类（MATLAB R2018a）
Gabor滤波器是在测不准原则下能够在时域和频域中唯一能取得最佳的联合分辨率函数（测不准原则：是指在时域与频域中都要获得任何的测量精度那是不可能同时实现的，要使时域分辨率有所提高，必须牺牲频域的分辨率，反之亦然），进而Gabor小波滤波器则是由Gabor滤波器演化而来的，它结合Gabor滤波器多角度和小波滤波器的多尺度的优点，而且它的多通道滤波与人类的视觉系统相似，因为人类的视觉系统针对于不同的视
一维时间序列信号的小波时间散射变换（MATLAB 2021）
小波散射变换的目的在于获取第一层次的特征信息，即免疫平移、轻微形变的信息。而低通的滤波器能够获取输入信号的概貌，获取反映其整体大尺度特征的信息，以图像为例，由低通滤波器选取的信号对于图像的平移、伸缩、旋转等局部变化有良好的不变性。因此，小波散射变换获取了这一部分的信息。 相应的，高频部分的信号则对于信号的平移、伸缩、轻微形变类的变化具有协变性。换而言之，带通滤波器选取的信号成分受平移、伸缩、旋转
一维时间序列突变检测方法（小波等，MATLAB R2021B）
信号的突变点检测问题是指在生产实践中，反映各种系统工作状态的信号，可能因为受到不同类型的噪声或外界干扰而发生了信号突变，导致严重失真的信号出现，因此必须探测突变出现的起点和终点。研究目的在于设计出检测方案，可以最快地检测出系统中信号非正常变化的时刻，作出后续处理，以减小损失。目前在国内，信号的突变点检测课题在滚动轴承、水利水电、智能空间行为识别等许多工程实践和科学研究领域已得到广泛研究。 自上世
【信号加密】基于傅里叶变换和小波变换对音频水印的嵌入、提取matlab代码
% 读取原始音频文件 audio = audioread(‘original_audio.wav’); % 读取水印图像 watermark = imread(‘watermark_image.png’); % 将水印图像转换为灰度图像 watermark_gray = rgb2gray(watermark); % 调整水印图像尺寸以适应音频 watermark_resized = imre
基于卷积-小波神经网络的SAR图像海冰变化检测方法（MATLAB R2018A）
海冰是冰冻圈的重要组成部分，海冰的变化信息对航行安全和自然资源开采等非常重要，许多船舶没有加固防冰设备，因此，必须避开所有的冰区。尤其当冰压很高时，即使破冰船也很难在冰层中前行。为了安全航行，获取发生改变的冰层覆盖信息具有重要价值。通过分析在同一地理区域内不同时间拍摄的两张遥感图像来识别海冰中明显变化的区域，从而对海冰变化检测进行研究。合成孔径雷达SAR图像已被证明是海冰监测的理想来源，因其有源微
基于优化Morlet小波的一维信号瞬态特征提取方法（MATLAB R2018A）
小波分析方法近些年逐步得到发展的一门数学分析技术，它对许多学科都有十分重要的影响。与傅立叶变换等其他传统方法相比，小波分解的方法中所用的小波基有着多种多样的结构，总结来说又包括正交小波系与非正交小波系。正交小波在信号处理领域目前有着最多的应用，如Haar小波、Daubechies小波系等。非正交小波这些年来也逐步得到发展和应用，最具有代表性之一的就是Morlet小波。 1988年S.Mallat
心电信号降噪方法（滤波器/移动平均/小波等，MATLAB环境）
对于一个正常的、完整的心动周期，对应的心电图波形如下图所示，各个波形都对应着心脏兴奋活动的生理过程，包含P波，PR段，QRS波群，ST段，T波，U波。 （1）P波心电图中，起始的P波对应心房的兴奋过程，一个完整的心动周期起始于窦房结，P波的起始，代表窦房结将心脏兴奋传递至心房使得心房全部受到激励的过程。P波的方向及形态与兴奋在心房内的传播途径密切相关，在各个导联中，P波形态不尽一致，一般来说
【机器学习】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍
引言 在机器学习领域，数据变换是一种常见且重要的预处理步骤。通过对原始数据进行变换，我们可以提取出更有意义的特征，提高模型的性能。在众多数据变换方法中，小波变换是一种非常有效的方法，尤其适用于处理非平稳信号和时频分析。本文将详细介绍小波变换的数学原理及其在特征提取中的应用。 一、小波变换的介绍 小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借
NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构
NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构 NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构代码获取戳此处代码获取戳此处 以西储大学轴承数据为例，进行VMD，且采用NGO进行K a参数寻优 并对分解分量计算皮尔逊相关系数筛选含噪声分量，对其进行小波软硬阈值降噪， 并最后进行重构 NGO-VMD（北方苍鹰优化算法优化变分模态分解）： 北方苍鹰优化算法（NGO）是一种模拟鹰
即插即用篇 | YOLOv5/v7引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块
本改进已集成到 YOLOv5-Magic 框架。 下采样操作如最大池化或步幅卷积在卷积神经网络（CNNs）中被广泛应用，用于聚合局部特征、扩大感受野并减少计算负担。然而，对于语义分割任务，对局部邻域的特征进行池化可能导致重要的空间信息丢失，这有助于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到CNNs中
【图像处理】基于matlab GUI图像处理（编辑+分析+调整+平滑+锐化+小波变换）【含Matlab源码 207期】
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【语音增强】基于matlab小波变换语音增强【含Matlab源码 296期】
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【图像去噪】基于matlab小波变换（硬阙值+软阙值）图像去噪【含Matlab源码 391期】
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【图像去噪】基于matlab GUI butterworth+中值+维纳+小波图像去噪【含Matlab源码 520期】
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【图像去噪】基于matlab GUI小波+中值+维纳及频域上图像滤波（含PSNR）【含Matlab源码 506期】
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【图像融合】基于matlab GUI小波变换可见光与红外光图像融合（带面板）【含Matlab源码 701期】
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【图像融合】基于matlab GUI拉普拉斯金字塔+小波变换+NSCT图像融合【含Matlab源码 870期】
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【人脸识别】基于matlab小波不变矩人脸识别【含Matlab源码 1355期】
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【图像融合】基于matlab GUI小波变换彩色图像融合（含评价指标）【含Matlab源码 1756期】
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基于经验模式分解和小波阈值的自适应降噪研究_杨铮
目的 针对轴承信号在采集过程中容易受到不同环境下噪声干扰，提出EMD分解结合小波阈值的自适应降噪的方法，对轴承振动信号进行降噪处理，提取出所需要的振动信号。方法 首先对含有噪声的轴承信号进行EMD分解，得到n个IMF并进行小波阈值降噪处理，得到n个去噪效果。然后利用RMSE逐层评价去噪优劣，自适应反推出在最优去噪效果下所对应的最佳层数m。最后确定前m层高频IMF需要进行小波阈值处理，剩余n-m+1
【MATLAB】语音信号识别与处理：小波去噪滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
1 基本定义 小波去噪滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法，它通过对信号进行小波变换来分解信号的频率分量，并根据信号的特点选择合适的阈值处理方法来去除噪声。该算法的主要思想是将信号分解成多个频率分量，根据信号的特点选择合适的阈值处理方法对每个频率分量进行去噪处理，然后将去噪后的频率分量进行合成，得到平滑后的信号。 具体来说，小波去噪滤波算法的步骤如下： 对信号进行小波分解，得到多个频率分