【图像压缩】基于小波变换实现图像压缩matlab源码含 GUI.md

在滚动轴承的振动故障诊断中，广泛使用解调方法分析诊断故障。利用软件方法实现共振解调时，必须首先构造窄带高频带通滤波器，提取高频共振信息，然后利用Hilbert变换进行解调分析。通过分析谐波小波变换的实现过程，发现信号经谐波小波变换的实质是将信号带通滤波后，进行Hilbert解调。另外，共振解调中要求带通滤波器是窄带高频带通滤波器，广义谐波小波突破了传统二进小波在低频分辨率高，而在高频分辨率低的限制，能够实现超窄带高分辨率检波，满足共振解调的要求。在此基础上，提出了基于谐波小波变换的共振解调算法，为软件实现

可以直接在VC上或者是C free上运行的程序源代码，内容是 欲穷千里目，更上一层楼。 每次滚动换一种字体和一种颜色，共4次。

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Simulink版本2021b 采用基于DQ变换解耦控制策略的单相PWM整流器 输入电压为市电220V,输出电压800V可调节,功率因数可调节且能单位功率因数运行

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。

说明见下述文章链接所描述，涉及希尔伯特变换、平方能量、香农能量的包络提取。 https://blog.csdn.net/heda3/article/details/128270429?spm=1001.2014.3001.5501

针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度。首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型。然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代替原算法中的高斯函数,从亮度图像(I色彩空间)中提取反射分量,以获得保持边缘且不受亮度影响的反射图像。最后,通过高斯金字塔降采样,获取不同尺度的彩色图像,用改进的Retinex算法对多种尺度的图像进行增强,并基于高斯-拉普拉斯算法进行降采样重构,以提高图像的对比度。实验结果表明,本算法能有效增强图像的对比度,且处理后的图像色彩符合人眼观测效果。

4、傅里叶变换去噪 一般而言，真实信号的频率较低，而噪声的频率比较高。傅立叶变换可以将信号中不同频率的波形分解成不同频率的三角波，表示为某个频率对应某个幅值。 最简单的傅立叶变换滤波就是将高于某个设定值的频率对应的幅值改为0，然后重构原信号，即达到滤波效果。 另外由于大部分噪声是加性噪声才这么做的，因为傅立叶变换是一种线性变换。

为了在弱光条件下由光场的强度分布求得其相位分布，利用分数阶傅里叶变换与光学系统之间的关系，基于Gerchberg-Saxton算法研究了Zernike相差的恢复问题，并进行了数值模拟。通过研究分数阶傅里叶变换与菲涅耳衍射之间的关系，改进了Lohmann光学系统；基于小波理论初步分析了菲涅耳近场与远场输出面对高频和低频成分恢复效果的影响。数值模拟结果表明该算法有良好的收敛性和恢复精度，均方根误差(RMSE)值均保持在0.15λ(λ为光波长)以下，且位于菲涅耳衍射近场的输出面对相位的高频部分恢复效果较好，位于远场的输出面对低频部分恢复效果较好。