小波分析基础及有关matlab里小波的应用

变形监测数据不可避免会受到噪声的影响,使得变形监测数据中包含有实际变形量和噪声。针对该情况,提出采用小波变换进行数据降噪处理,提取变形数据中有用信号信息并恢复信号的光滑性。并通过实例验证了小波去噪在变形监测数据处理中的有效性和可行性。

matlab小波分析超级学习手册代码大全，，主要针对MATLAB中的小波分析工具箱进行的详细介绍。小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。 电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图像和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。从数学地角度来看，信号与图像处理可以统一看作是信号处理（图像可以看作是二维信号），在小波分析地许多分析的许多应用中，都可以归结为

二、离散小波变换 连续小波变换必须进行离散化最主要原因在于： 连续小波变换系数是高度冗余的，要试图通过离散化，最大程度上消除和降低冗余性。 离散小波变换（DWT）是相对于连续小波变换（CWT）的变换方法，本质上是对 自变量 和 进行离散化处理。 1.尺度-位移参数的离散化 （1）将尺度因子按幂级数进行 离散化，即

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：使用labview进行信号分析_主要用到了傅立叶变换和小波分析_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

小波应用范例 【例 1-10】已知序列试绘制及 其Fourier变换的幅值图，并用变换后的数值求解逆变换，其中采样频率为。 我们知道，假定采样频率为 (即的采样间隔进行采样)，则该信号包含有和两种频率的波，其振幅均为1。 程序如下： clf %清除图形框的内容 N=100;dt=1; %设置最大点数 n=0:N-1; t=n*dt; %给出时间序列 xn=cos(2*pi*0.24*t)+cos(2*pi*0.26*t); %给出原始信号的值序列 Xk=fft(xn,N); %对原始信号进行Fourier变换 magXk=abs(Xk);phaXk=angle(Xk); %求出Fourier变换的振幅和相位 subplot(2,2,1),plot(t,xn); xlabel('时间/s') %绘出原始信号 title('原始信号(N=100)'); xx=ifft(Xk,N); %Fourier逆变换 x=real(xx); %取变换后的实部，如做实验可以验证其虚部为零 subplot(2,2,2),plot(

方便快捷迅速，内容比较好，基于matlab的仿真，很好实用

基于C语言的小波分析 基于C语言的小波分析 基于C语言的小波分析

提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法，将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络，作为SVM方法的特征输入，对训练样本进行训练，再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别，同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明，SVM方法具有较高的识别精度，能够对呼吸音状态进行识别，同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于 SVM 方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度，可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。

墨西哥帽子matlab代码小波分析 一维小波分析。 Matlab代码执行一维小波分析。 注意：调用wavelet_run_script，它将依次调用所需的子函数。 基于来自Geoff Spedding的二维小波代码以及来自科罗拉多大学的Christopher Torrence和Gilbert P. Compo的小波代码。 致谢''小波软件由C.Torrence和G.Compo提供，可通过以下网址获得：'' 支持的小波：-莫雷特-墨西哥帽 -普拉布·塞拉潘（Prabu Sellappan）