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小波分析是一个比较难的分支，用户采用小波变换，可以实现图像压缩，振动信号的分解与重构等，因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比，小波变换是空间域和频率域的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算，实现对信号的多尺度分解与重构，从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。 小波分析作一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶；小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术，它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究，都有广泛的应用。

Matlab基于小波变换的快速图像匹配算法与实现-基于小波变换的快速图像匹配算法与实现.rar 基于小波变换的快速图像匹配算法与实现.rar    对于理解小波将图像分层后的特征很有帮助

基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar 摘　要　小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Threshold shrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的 。通过实验证明, 这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法和Chang等人提出的Bayes shrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差 , 而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。 关键词　阈值　去噪　小波变换

基于小波变化的数字水印技术。此程序可以处理非长宽比必须相同的图像，可以实现的效果是将二值水印嵌入到RGB图像中。水印嵌入可以通过嵌入密钥实现加密功能。

基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测,matlab程序

这个文件适合基于小波变换图像压缩方法，对图像进行小波变换的压缩！希望你能用的到！

本文研究小波在语音信号去噪方面的应用，重点研究小波阈值语音去 噪。目前已经提出的小波去噪方法主要有三种，模极大值去噪、空域相关滤 波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取 得了广泛的应用。然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优 劣。如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去 噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大，则会将一部分有用 信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。

介绍应用小波的方法增强图像，以及实现过程

本程序是先用gabor小波变换对人脸图像处理，然后在用pca进行降维，最后用svm分类器进行多分类分类识别，包扩完整的orl人脸库，需注意的是，svm工具箱是用的libsvm工具箱，运行前先配置好libsvm。