这是使用MATLAB语言实现小波分析在图像压缩中应用的一个算法--"嵌入式小波零树编码算法（EZW）"的一个带有界面的小程序

MATLAB小波分析适合小波研究者学习，文字清晰 高清文档

MATLAB小波分析与应用30个案例分析源代码 《MATLAB小波分析与应用:30个案例分析》中十个章节的案例的Matlab的编程,可帮助读者学习小波分析

MATLAB小波分析合集，是从理想视频教程网上下的资源，希望可以帮助到大家。我经常从CSDN上下载资源，所以有很多资源希望跟大家共同分享。

支持时间序列的小波分析出图

matlab小波分析工具箱。利用小波分析工具箱实现相关算法以及matlab相关程序。

时间序列的小波分析 时间序列（Time Series）是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。 20世纪80年代初，由Morlet提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。 目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。

Matlab小波分析工具箱原理与应用，无水印完整版，分享给大家

本书从工程应用的角度论述小波分析的基本理论与算法，跟踪小波应用的发展前沿，详细介绍了小波变换的理论、MATLAB实现方法和有代表性的工程应用。

小波分析与应用实例（第二版），第一章：小波分析基础；第二章：二进小波变换；第三章：规范正交小波基的变换；第四章：小波变换域滤波器