小波分析理论 MATLAB7 pdf 扫描

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

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九五电子部重点教材，华中理工大学出版社，姚天任

这是MATLAB小波分析的官方入门指南 看到不少网站这种资料竟然要高价下载 觉得很无语 所以专门分享给各位 因为也是找了好几天 所以象征性的收取一点下载分 ^ ^ 版本：MATLAB R2014b 以下是目录摘要： 1 Getting Started with Wavelet Toolbox Software Wavelet Toolbox Product Description Installing Wavelet Toolbox Software Wavelets: Tools for Sparse Representation From Fourier Analysis to Wavelet Analysis Continuous Wavelet Transform Critically Sampled Discrete Wavelet Transform Critically Sampled Wavelet Reconstruction Wavelet Packet Analysis Introduction to Wavelet Families 1 58 Haar Daubechies Biorthogonal Coiflets Symlets Morlet Mexican Hat Meyer Other Real Wavelets Complex Wavelets References 2 Using Wavelets Introduction to Wavelet Toolbox GUIs and Functions 2 2 Wavelets: Working with Images 2 3 One Dimensional Wavelet Density Estimation 2 10 Interactive 1 D Wavelet Coefficient Selection 2 15 Interactive 2 D Wavelet Coefficient Selection 2 24 One Dimensional Extension 2 30 Two Dimensional Extension 2 37 Image Fusion 2 40 One Dimensional Fractional Brownian Motion Synthesis 2 48 New Wavelet for CWT 2 54 3 Getting Started with Wavelet Analysis Wavelet Families and Properties 3 2 Visualizing Wavelets Wavelet Packets and Wavelet Filters 3 5 Continuous Wavelet Analysis 3 8 viii Contents DFT Based Continuous Wavelet Transform and Inverse Continuous Wavelet Transform 3 10 Critically Sampled Discrete Wavelet Analysis 3 14 Lifting

 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。

616.2利用小波包法将两幅图融合16.3利用小波变换进行图像分解16.4重构系数16.5小波变换提取一个子代直方图16.6利用小波变换对给定图像旋转后，提取一个子代16.7提取小波分解概貌系数

小波分析的matlab程序，用于聚类分析，是一种不错的算法

详细介绍了小波变换的由来，对其中的尺度函数和小波函数进行了深入分析，是理解小波变换的入门宝典级讲义

一般采用小波分解的电价预测方法是将历史电价分解后分别预测,预测过程中没有引入其他电价影响因素,或者是直接引入未经小波分解的影响因素。提出一种小波分析与神经网络相结合的预测方法,将历史电价和历史负荷都进行小波多分辨率单尺度分解,分解成概貌电价、细节电价和概貌负荷、细节负荷。在此基础上,用历史概貌电价和概貌负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的概貌电价;用历史细节电价和细节负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的细节电价。将概貌电价和细节电价进行重构,得到最终的预测电价。对美国PJM电力市场的实际电价(LMP)进行预测,验证了该方法的有效性和可行性。