连续小波变换的一维信号检测，很不错的资料，分享给大家

单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现

小波变换在信号处理领域相当重要，这一章的内容非常适合初学者对小波变换有初步的认识，也可以用于进阶学习。

小波变换相关函数在matlab中如何应用 小波分解和重构过程 小波变换在图像压缩、融合等方面的应用并用matlab来实现

快速脊波变换,三角波，或者基波变换，没有什么其他要说明的了

请用麦克风录取自己的一段语音信号（2秒），根据自己声音的特点确定采样频率。 要求： 1）分别用MATLAB作出短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换的时频分布图 2）列出公式，画出所有图谱 3） 讨论三种时频分布的结果与特点

一维小波变换函数 * *　说明: 一维小波变换,只变换一次 * *　输入参数: input[],输入信号; output[],小波变换结果，包括尺度系数和 *　小波系数两部分; temp[],存放中间结果;h[],Daubechies小波基低通滤波器系数; *　g[],Daubechies小波基高通滤波器系数;n,输入信号长度; m,Daubechies小波基紧支集长度.

介绍了 2D 双树复小波变换 (DT-CWT) 的两种未抽取形式，它们结合了未抽取离散小波变换的优点（精确的平移不变性，所有尺度上所有同位系数之间的一对一关系) 和 DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。 离散小波变换 (DWT) 是一种空间频率变换，已广泛用于图像处理应用中的分析、去噪和融合。已经认识到，尽管 DWT 提供了出色的空间和频率组合分辨率，但 DWT 存在偏移方差。已经开发了对 DWT 的各种修改以产生移位不变形式。首先，使用未抽取离散小波变换 (UDWT) 实现了精确的移位不变性。然而，UDWT 变体具有相当过度完整的表示以及缺乏方向选择性。最近，双树复小波变换 (DT-CWT) 给出了更紧凑的表示，同时提供了近乎移位的不变性。DT-CWT 还提供改进的方向选择性（每个尺度 6 个方向子带）和复值系数，可用于变换域内的幅度/相位分析。本文介绍了 DT-CWT 的两种未抽取形式，它们结合了 UDWT（精确的平移不变性，所有尺度上的所有同位系数之间的一对一关系）和 DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。

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图像小波变换去噪matlab代码计算摄影降噪挑战2020 小组/作者 罗宾·施密特（Robin Schmidt）和托比亚斯（Tobias）Stumpp 我们分别通过Matlab，GIMP，Photoshop使用和平均化的参考文献： 我们最好的结果 注意：例如，由于锐度更高，噪声不同或着色不同，我们看到的结果使我们感到更愉悦，但得分却较差。 更多参考资料： 良好的概述，起点，最新列表的维护 所有参考