matlab中实现对驻波的仿真并生成avi视频文件

软、硬两种阈值函数和sqtwolog、rigrsure、heursure、minimaxi四种阈值规则两两组合，形成8种去噪算法，比较它们的去噪声性能

采用matlab自带的小波去噪函数对数据进行去噪，并采用不同的参数分别进行去噪，选择信噪比和均方根误差最好的保留

利用Matlab实现数字水印的添加与提取，利用Matlab实现数字水印的添加与提取

基于DCT变换的数字水印算法 carry_x.bmp 为载体图片 water_x.bmp 为水印图片 test.fig 为图形界面 main.m 为程序执行入口 test.m 为程序主函数 ispsnr.m 为计算峰值信噪比函数（不会再程序中体现） nc.m 为计算归一化相关系数函数（不会再程序中体现） Arnold1.m 为水印置乱函数 Arnold2.m 为水印还原函数 qianru.m 为水印嵌入函数 tiqu.m 为水印提取函数 attack.m 为水印攻击函数 HYASUO.m 为小波压缩函数

SPIHT压缩算法，代码简洁，注释清楚，已调试可运行

基于MATLAB小波去噪方法的研究.pdf

matlab小波基函数代码过完备字典 信号通常表示为基函数的线性组合（如傅立叶、余弦或小波表示）。 基函数总是与它们所代表的（离散）信号具有相同的维度。 传统上，基函数的数量与其表示的信号的维数相同。 信号的更一般表示使用所谓的“过度完备字典”，其中基函数的数量大于信号的维数。 对于完整的碱基，信号的表示总是唯一的。 这种唯一性在过度完备的基础上丢失了。 由于一个信号可以在过度完备的基础上有许多表示，我们选择最稀疏的一个过完备基在信号表示中提供了更大的紧凑性。 余弦 + 尖峰 如果信号是余弦函数的线性组合，则可以使用离散余弦变换 (DCT) 对其进行稀疏表示。 如果信号是尖峰函数的线性组合，那么它在时域中是稀疏表示的（身份变换）。 但是，如果有一个信号是余弦函数和尖峰函数的线性组合，则不能在任一基（DCT 或 Identity）中稀疏表示。 如果我们创建一个基 ( A ) 作为 DCT 和 Identity 的并集，那么信号可以稀疏地表示，因为余弦分量可以由 DCT 基稀疏表示，尖峰可以由 Identity 基稀疏表示。 在基A 中寻找信号的最稀疏表示是一个 NP-hard 问题，因此

MATLAB在波尔共振实验数据处理中的应用.pdf

基于小波分析是继傅立叶分析之后的一个新的时频域分析工具。小波分析在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩、图像去噪、图像融合、图像分解和图像增强等图像处理的几乎所有阶段。介绍了小波分析的基本理论,小波分析是傅立叶分析方法的发展与延拓。使用Matlab软件中的小波变换工具箱编写小波变换程序,对原始图像进行了各种仿真,包括对图像进行分解和重构、阈值处理、图像降噪和图像压缩等。利用小波变换,我们获得了不同效果的处理图像,加深了我们进一步理解小波变换的基本理论及小波变换在图像处理中的应用。