通过四元数小波变换分解立体图像的左右视图,获取不同尺度不同方向的幅值相位信息,并结合人眼视觉特性生成单目图;对左右视图和单目图作亮度去均值对比度归一化(MSCN)处理,获取MSCN系数图,采用广义高斯分布模型拟合MSCN系数和MSCN四方向邻域系数乘积,提取统计参数特征(联合峰度、偏度、标准偏差和能量),组成特征向量,通过XGBoost模型预测图像质量感知得分。结果表明,所提立体图像质量评价算法在LIVE3D图像库上优于其他方法,并且运行速度得到大幅度提高。

小波变换，数字图像处理里边的关键内容，帮助你快速学懂小波变换

同步压缩小波变换程序，适用于同步压缩小波变换的各种变形与研究

基于小波变换的边缘检测，可以再MATLAB语言中实现的源代码。

小波变换分解，可显示小波系数分布图像以及塔式图像

基于小波变换的信号奇异性检测原理,提出了信号奇异点的定位及奇异性程度的检测方法,并利用Matlab仿真平台,对故障信号实例进行了仿真和分析。仿真结果表明,与传统的Fourier分析方法相比,该方法是一种简单、有效的检测方法,特别在非平稳信号的监测和机械故障诊断领域。利用此方法可以比较精确地判断出信号发生的奇异点时刻以及奇异程度的大小,并且边缘效应要小得多。

区分3个工况，DE端数据按照2048个点一个样本，128个点步长进行滑窗取值获得，而后使用小波变换形成时频图，图片大小192×192

小波变换函数matlab代码标量上的贝叶斯分位数回归 一种执行贝叶斯标量函数的分位数回归的方法，即贝叶斯FQR。 所提出的方法适用于用p设计矩阵X给定响应函数y和n的N-被T矩阵数据集。 该存储库提供 一组MATLAB脚本，用于实现我们提出的贝叶斯FQR模型（已调整或未调整），以及朴素的逐点贝叶斯分位数回归； R脚本实现了基于引导程序的方法，与我们在本文中提出的模型进行了比较； 复制纸上所有数字的代码； 该代码可根据预处理的质谱数据调整块效应并生成模拟数据集。 文件结构： 子文件夹“ BayesianFQR /”包含一组MATLAB脚本，用于通过对回归系数函数使用离散小波变换（DWT）以及对小波系数进行先验的马蹄形实现Bayesian FQR模型。 子文件夹“ BayesianFQR_corrected_likelihood /”包含一组MATLAB脚本，用于使用回归系数函数上的离散小波变换（DWT）和三明治小波变换（DWT）使用三明治似然校正（见本文第2.4节）来实现贝叶斯FQR模型的调整版本。小波系数。 子文件夹“ BayesianQR /”包含一组MATLAB脚本，以使用非对称拉

这个是本人读书期间课程的结题作业，利用离散小波变换（DWT）提取波恩Bonn脑电数据的时频域特征，训练支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），进行数据的二分类。 除此之外，报告也对一些基本的概念进行了介绍，算是一篇普及类的小报告吧，研究深度一般，里面有MATLAB实现的完整程序，希望能给各位带来一点入门的作用。 适合小白等刚刚进入人工智能领域的人员，研究深度一般。

九、二维离散小波变换的Matlab实现 二维离散小波变换的函数: 函数名 说 明 分解 函数 dwt2 单尺度二维离散小波变换 wavedec2 多尺度二维小波分解(二维多分辨率分析函数) wmaxlec 允许的最大尺度值分解 合成 重构 函数 idwt2 单尺度二维离散小波逆变换 waverec2 多尺度二维小波重构 wrcoef2 对二维小波系数进行单支重构 upcoef2 二维小波系数直接小波重构 分解 结构 工具 detcoef2 提取二维小波变换的高频系数 appcoef2 提取二维小波变换的低频系数 upwlev2 单尺度二维小波分解的重构