matlab由频域变时域的代码伽柏变换 抽象的 正如我们在“超声波”示例中演示的那样，傅立叶变换对于分析固定数据的频率信息非常有用。 但是，当涉及到非平稳数据时，即频率随时间变化，傅立叶变换会丢失所有时间信息。 因此，创建了Gabor变换（GT），即短窗口傅里叶变换。 GT不是立即对整个数据进行傅立叶变换，而是对时间进行切片，将注意力集中在某些时间窗口数据上，然后在此窗口上进行傅立叶变换，以获取有关频率的信息。 通过这种方式，我们能够提取时间信息和频率信息，即，我们能够分辨出哪个频率在哪个时间窗口内发生。 我们使用三个简单的音乐作品来演示如何使用GT。 简介与概述 在这里，我们使用三个音乐作品来说明如何使用Gabor变换来提取时间和频率信息。 问题描述 通常，当将音乐作品提供给我们时，我们仅在特定时间段内拥有振幅信息。 我们没有关于在哪个时间点播放哪个频率的信息，如果我们希望重构整个乐曲，这是我们所需要的。 如上所述，GT可以帮助我们解决这个问题。 但是，GT的缺点是在时间信息和频率信息之间需要权衡。 如果我们使用非常小的时间窗口，则可以为每个频率播放获得更准确的时间，但是由于低频信息

对图像进行非参数变换，即census transform

matlab小波基函数代码哈尔变换 在数学中，Haar 小波是一系列重新缩放的“方形”函数，它们一起形成小波族或基。 小波分析类似于傅立叶分析，因为它允许根据正交基来表示区间上的目标函数。 Haar 序列现在被认为是第一个已知的小波基，并被广泛用作教学示例。 参考： 运行代码的步骤： 打开 MATLAB 并选择 haar.m 的存储路径。 将两个参数 'image_name' 和 'threshold' 传递给函数 haar.m 单击运行，将显示新图像并将其写入当前文件夹。 ** 对于大小为 1.42MB 的图像，所用时间为：3232.991766 秒。 压缩大小：192KB

Simple and Practical Algorithm for Sparse Fourier Transform SFT经典文章一篇

本文提出了一种构造自适应小波的新方法。其主要思想是通过设计合适的小波滤波器组来提取信号的不同模式。这种构造导致了一种新的小波变换，称为经验小波变换（EWT）。实验结果表明，与经典的经验模式分解(EMD)方法相比，该方法是可行的。

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s变换，是当前比较流行的时频分析算法，可以用于地震数据时频分析和频谱分析，该程序基于matlab平台，实现了s变换和反变换。

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

斯托克韦尔 通过Stockwell变换进行时频分析的Python软件包。 基于原始代码。 安装 C编译器 该Python软件包的一部分是用C编写的，因此您将需要C编译器。 在Linux（Debian或Ubuntu）上，安装build-essential软件包： sudo apt install build-essential 在macOS上，安装XCode命令行工具： xcode-select --install 在Windows上，安装 。 快速傅立叶变换 确保已安装 。 如果您使用Anaconda（Linux，macOS，Windows）： conda install fftw 如果您使用自制软件（macOS） brew install fftw 如果您使用apt （Debian或Ubuntu） sudo apt install libfftw3-dev 安装

包含【添加噪声】+【软、硬阈值去噪】+【强制去噪、默认阈值去噪、给定阈值去噪】+【对含噪正弦波去噪】+【含噪矩形波去噪】共5个m文件