应用小波分解的上采样和下采样，实现小波重构，能进行对输入的自学习。给大家分享。

对信号进行简单分析，对信号进行不同频率采样及想信号重构

小波滤波，db4，信号重构，小波去噪

这是我们提出的算法“ Multisynchrosqueezing变换”（MSST）的MATLAB实现，该算法具有较高的时频分辨率并允许模式分解。 而且，它是完全可逆的。 MSST不需要有关该信号的任何先验信息。 该代码仅需要输入参数，例如信号，窗口长度和迭代次数。 它是一种新颖而有趣的时频分析工具。 相应的论文“ Multisynchrosqueezing变换”已经发表在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS上。 可以在此软件包中找到本文中出现的所有功能和数据。 只需直接运行从“ Example_1”到“ Example_5”的代码，它们对应于数值分析和实验验证。 例如，我们可以将文件“ Example_1.m”直接拖到MATLAB软件的命令窗口中，或在命令窗口中输入代码“ run（'absolute path \ MSST_Y \ Exa

分解信号重构Matlab代码子带图像压缩编码器 CPE 462图像处理和编码入门课程的最终项目，需要一个小组来开发涉及图像处理主题的应用程序，其中包括： 压缩，增强，分割，恢复或3D数据成像。 项目背景 在最近几年中，子带（或小波）图像编码技术变得非常流行。 一个主要原因是，在大多数情况下，它明显优于当前的JPEG图像编码标准。 实际上，基于子带的编码算法将成为下一代JPEG2000图像编码的基准。 项目实施 在这个项目中，我们在一个Matlab脚本中实现了一个子带图像编码器。 我们的脚本对典型的输入图像执行子带分解，标量量化和熵编码，并生成存储为数据文件的编码位流。 然后，解码器读取此编码文件，并执行熵解码和子带重构，最后生成与输入图像格式相同的重构图像。 它还计算重建图像的峰信噪比，以评估图像编码器的性能。 该脚本采用一个控制量化步长的输入，该参数最终将用于控制编码数据文件的大小（或压缩率）。 文件分解 subband_encoding_decoding.m -Matlab脚本，它接收单个.png并生成一个名为“ binary.txt”的比特流数据文件，以及从比特流数据文件中重建出

STOMP压缩感知算法，可以重构一维信号，来源于jbb0523

用matlab实现信号的稀疏重构，采用正交匹配追踪(OMP)算法实现，仿真结果表明了OMP的强大信号重构恢复能力。CS.m文件直接运行就可以出结果，希望对CS感兴趣的新手有用！

行业分类-电信-一种多路流量计检定装置脉冲计数信号重构方法.rar

行业分类-电信-基于尾部支撑集的压缩感知源信号重构方法.rar

很好的信号重构算法，采用ＯＭＰ算法来进行重构