基于小波变换的医学图像融合算法仿真

多抽样率滤波器组理论和离散时间序列的小波变换有着密切关系。笔者从信号处理的角度研究了离散时间序列的小波变换利用树状滤波器组实现的方法，分析了两通道共轭正交镜象滤波器组理论及滤波器设计，离散时间序列的正交小波变换的快速实现以及正交小波的构造，指出了其内在联，最后举例说明了正交小波变换通过共轭正交镜象滤波器组来实现信号分解和重构的全过程。

使用matlab实现的小波变换彩色图像水印嵌入和提取程序，里面有素材，可以直接运行。

matlab哈尔小波变换压缩实现代码，所使用的压缩比是8:1.

基于小波变换原理的图像压缩的MATLAB程序

同步压缩小波变换（SST）MATLAB完整源代码，可直接运行，包含了正变换和逆变换

对脑电信号进行5层小波包分解，提取相应的节律波

供从事基于小波变换的图像图去噪论文写作的人作参考。

结合ROI特性,提出一种新的水印算法。算法首先选择ROI区域,然后对图像进行小波变换并生成ROI罩,最后对ROI罩内的小波系数构造零水印。此外,新算法给出了零水印的检测算法。实验结果表明,当图像的ROI区域获得明显高于背景区域的解码质量时,新算法较其他不针对ROI的水印算法具有更好的顽健性,此外,由于采用零水印,保证了ROI中不会被加入任何干扰信息。

音频信号更频繁地被各种类型的真实噪声污染。 因此，之前为了降低噪音水平，将使用一些过滤方法。 但是，目前有许多基于变换的技术来估计有噪声的音频信号。 一种称为小波变换的变换技术将用于从现实噪声中去除音频信号的噪声。 这项拟议研究的主要目的是表征离散小波变换 (DWT)，以从常见的现实噪声中去除一维音频信号。 此外，该思想是在MATLAB仿真软件中实现分解、阈值（软）和重构等音频信号去噪技术，并基于小波变换与傅立叶变换的选择进行比较分析。 同样，对于不同程度的分解，将估计信噪比（SNR）。 综上所述，在本研究中，已经测量了不同的情况，以根据其对信噪比的响应来选择最佳小波函数及其级别(SNR) 去噪音频信号。