1.python程序 2.可直接运行，有数据集

通过实验体会整数小波变换，由于MATLAB自身对矩阵操作的方便性，以及其丰富的库函数（如可以用来直接显示图象），我决定用MATLAB编程完成本次作业。要说明的是，这里并不是直接利用MATLAB中的wavelet工具箱中的已有小波函数对图象进行整数小波分解，而是用下面的已知分解公式进行小波分解

OFDM MMSE 信道估计算法奇异值分解

hankel变换matlab代码年龄代码 可以重复合成示例并应用于数据的标题代码，对应于发表在《流体力学杂志》上的论文“功率谱和波涡分解的地转修正”。 包含： 验证波涡分解算法应用于一维合成数据的代码，如论文第 4.3 节所示。 其中包含的是根据一维轨迹数据计算非地转 QG 谱的代码。 对应的主程序：practise_washingcycle_verify.m 验证一维算法的代码，对应于论文中的第 3.3 节。 对应的主程序：practise_Cphit_from_Cpsit_noise.m 我正在使用 Matlab 2019a 来处理这些代码。 所有合成示例都可以在相当不错的笔记本电脑上在几分钟内运行，但如果您将其应用于实际数据，您可能需要更多的计算资源。 运行它们时，请确保此存储库中的所有内容都复制到您的 Matlab 路径中； 特别是，不要忘记 fftstuff 和 Hankel Transform 包中的内容。 如果您对任何事情感到困惑，请不要犹豫与我联系。 （电子邮件： ） 韩，2019/10/21。

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希尔伯特-黄变换的matlab程序，内含集合经验模态分解文件

代码可运行，含运行结果

具有半解耦分解的微光图像增强 该算法在MATLAB的“”中的实现。 IEEE多媒体交易。 1引言 弱光图像增强对于高质量图像显示和其他视觉应用很重要。 这是一项艰巨的任务，因为增强功能有望改善图像的可见性，同时又保持其视觉自然感。 尽管基于Retinex的方法已被公认为是此任务的代表技术，但它们仍然存在一些局限性。 首先，仍然可以将各种工件引入一些增强的结果中。 其次，尽管可以使用多种先验信息来解决第一个问题，但它需要仔细地将先验模型建模到正则化项中，并且往往会使优化过程更加复杂。 在本文中，我们提出了高斯总方差，并将其用作正则化项来构建我们的Retinex分解模型，该模型以半解耦的方式逐步细化分解的层。 在几个公共数据集上进行了定性和定量实验，以评估我们的方法。 结果表明，我们的方法可以同时产生具有较高可见度和可接受的视觉质量的图像，在一些客观和主观的评估指标方面，它优于其他最新的低光增

Epson LQ-630K机器分解图

对于信号进行三层分解，并对于第三层信号进行熵值判断，熵值越大代表故障信号越突出