基于小波变换的谐波检测法 基于小波变换的谐波检测法

Matlab Hill代码未抽取的2D对偶树复数小波变换 ， 和 这项工作介绍了二维双树复数小波变换（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，在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程序中的分析，降噪和融合。 已经认识到，尽管DWT给出了极好的组合的空间和频率分辨率，但是DWT遭受移位方差。 已经开发出对DWT的各种适应以产生变速不变形式。 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。 但是，UDWT变体具有相当不完整的表示形式，并且缺乏方向选择性。 最近，双树复数小波变换（DT-CWT）给出了更紧凑的表示，同时提供了近移不变性。 DT-CWT还提供了改进的方向选择性（每标度6个方向子带）和复数值系数，这些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，在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选择性）的优

 随着现代科学技术的进步，数字水印技术逐渐成为了人们研究的一个热点问题。本文旨在研究临界可见误差（Just Noticeable Difference， JND）模型的小波域图像盲水印算法，并根据人类视觉系统（Human Visual System， HVS）的视觉特性，对宿主图像进行了二阶小波变换，并提出了较为新颖的实验算法，对实验结果进行了较为充分的分析。实验结果表明，在满足数字水印不可察觉性的基础上，本算法对于一些常见的水印攻击，都可以保持良好的鲁棒性，是一种有效的盲水印算法。

对时变正弦信号进行小波变换，并得出结论和绘制图形。

小波变换在语音去噪中的应用 PDF ， 研究论文

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.

曲波变换matlab代码SigmaTransform-Matlab 在Matlab / Octave中实现Sigma变换。 内容 一般信息 该存储库显示了MATLAB / Octave中的“ SigmaTransform”的示例性实现，如论文“由辛同态引起的量子帧和不确定性原理”中所定义。 请注意，该库并非旨在展示最高性能，而是展示了“ Sigma变换”通用接口用于执行众所周知的信号处理变换/算法（如短时傅立叶变换，小波变换，Curvelet变换， Shearlet变换等，仅在单个参数方面有所不同-“谱微分同构”。 安装 安装了Signal Processing工具箱的在MATLAB R2016a上编写和测试的代码应该是自包含的，因此，应克隆存储库或将在此存储库中找到的所有文件复制到本地文件夹，并更改Matlab路径到此文件夹应该足以使用和测试提供的代码。 该代码还应该在经过GNU Octave 4.4.1测试的GNU Octave上运行，并安装和加载信号和图像包。 用法 两个例子 Examples_SigmaTransform1D.m Examples_SigmaTransform2

matlab小波变换.doc

小波变换去噪：小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法,能够在时间（空间）频率的局部化分析，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

这是利用小波变换进行压缩图像处理的代码，对数字图像处理有很大的帮助