Matlab仿真代码，亲测有效

3.5 小波分析和信号处理 小波分析克服了傅里叶分析的缺点，作为处理和分析信号的 工具具有强大的生命力，并且正在信号处理的各个领域取得越来 越深入和越来越广泛的应用。毫不讳言，除了周期性极好的信号 和平稳信号之外，在信号处理方面几乎没有别的处理工具可以和 小波分析比美。现在，信号处理已经成为当代科技技术活动的不 可缺少的一部分，并被广泛地用于无线电通信、卫星图像的传送 和分析、医疗成像分析、地震勘测等众多工业领域，这一切都包 含了一系列复杂的信号分析和处理。我们把“信号”理解为时间 点或者空间位置的函数，它是使用某种记录方式通过测量而得到 的，在离散的形式下，它是数字序列，常称为“数字信号”。数 字信号处理的目标是精确地分析、有效地编码、快速地传递信号， 并因此在接收机上完整地重建这个时间点或者空间位置的函数。 因为信号所携带的一切信息都是有效地隐藏在复杂的图形或数 字的结构中，所以，这种分析处理是必不可少的。特别地，我们 称二维数字信号为数字图像，对它的处理是基于图像的数字化描 述来实现的。比如，黑白图像的数字化描述是由这样的方式来完 成的：在“充分精细”的网络上，用距纵横坐标 x 和 y 最近的网 络点上的灰度，代替相应的图像上的  yx, 点的灰度，而“灰度级 别”的数值  yxf , 用一个平均的系数代替，这个平均值相应于一 个网络点。所以，图像的数字化结果就是一个巨大的数字矩阵， 图像处理就是在这个矩阵上完成的。图像处理就是构造一系列的 算法，利用这些算法去完成对这个巨大的数字矩阵的分析和诊 断、编码、量化和压缩、传送、存储 、合成和重建。 为了得到一个有效的诊断结果，必须对图像信号进行分析，

小波去噪c++代码，用于新手学习小波变换应用于去噪领域，使用c++，db6小波

上海交大 小波变换课件，对于学习数字图像处理和信号处理的同学很有帮助！

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【MATLAB项目实战】基于Morlet小波变换的滚动轴承故障特征提取研究

能够实现灰度图像的8层冗余小波分解,得到图像的低频和高频特征.

C++实现小波变换，针对图像数据。资源包包含五个文件，WaveCoef.cpp、WaveCoef.h、wavelete.cpp、wavelete.h、说明.txt

资源来源于 https://blog.csdn.net/weixin_30390075/article/details/96019462?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0-96019462-blog-125852782.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3 的转载文章所提到的资源。即单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现。

小波变换函数matlab代码BPM检测器 每分钟拍数（BPM）检测算法的实现，如G.Tzanetakis，G.Essl和P.Cook题为“使用离散小波变换的音频分析”的论文所述。 你可以在这里找到它： 用法 选择要分析的.wav文件，并将其作为输入参数传递给bpm_detection函数，如下所示： myfile\n='file.wav'; [final_signal，correl，estBPM，cd] = bpm_detection（myfile） 上面的代码应在matlab的命令行中执行。 输出 final_signal：离散小波变换后的信号相关：求和信号estBPM的自相关函数系数：输入信号的BMP cd：DWT分解的各个级别的细节系数 或者，您可以使用较短的版本，仅打印BPM。 myfile\n='file.wav'; [estBPM] = bpm_detection（myfile） 为了实现这一点，请更改代码的第一行，使其看起来像这样：function [estBPM] = bpm_detection（s）