包括滤波器组的基本块、具有可变尺度（最多 8 个）的分析和重建块、演示、阈值、小波基中的微分、 冗余小波处理。 这是对先前版本的 SimuWave 的更新。 二进制 .mex 文件必须单独下载（请参阅自述文件）。

此处提供的代码适用于一维信号。 如果要为二维信号（例如灰度图像）处理它，请首先按行处理信号，然后按列处理。

用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。 用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。

共享一个实用的一维信号平滑滤波方法五点三次平滑滤波-x.dat test.jpg 各种循环次数下的结果图 clear all close all clc V1 = rand*700 200; subplot 231; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 232; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 233; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 234; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 235; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 236; plot; ylim; grid; %------------------------------------------------------------ function y = mean5_3 % x为被处理的数据 % m 为循环次数 n=length;   a=x;   for k=1: m      b = 4* a) -6*a -a) /70;      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      for j=3:n-2        b = a) 12* a) 17*a) /35;      end      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      b = 4* a) -6*a -a) /70;      a=b;   end   y =a;

共享一个实用的一维信号平滑滤波方法五点三次平滑滤波-figure_plot.m test.jpg 各种循环次数下的结果图 clear all close all clc V1 = rand*700 200; subplot 231; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 232; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 233; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 234; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 235; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 236; plot; ylim; grid; %------------------------------------------------------------ function y = mean5_3 % x为被处理的数据 % m 为循环次数 n=length;   a=x;   for k=1: m      b = 4* a) -6*a -a) /70;      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      for j=3:n-2        b = a) 12* a) 17*a) /35;      end      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      b = 4* a) -6*a -a) /70;      a=b;   end   y =a;

在这个文件中，我提供了信号的主要熵度量的实现： *香农熵（SE）。 * 近似熵 (ApEn)。 * 样本熵 (SampEn)。 * 模糊熵（FuzzyEn）。 * 排列熵 (PermEn)。 * 条件熵 (CE)。 * 修正条件熵 (CCE) 其中一些功能使用此文件中提供的其他功能。 例如，CCE 使用 CE 和 SE 功能。 这些算法可以用作信号的非线性分析。 所有源代码都用英语正确注释，并引用了引入每个算法的原始索引论文。 欢迎任何意见或建议！！！ 谢谢， 耶苏斯·蒙格（JesúsMonge）。

形态学一维信号的基本运算-形态学.rar 包括腐蚀和膨胀运算， 解压后放到matlab中work文件里就可以 用了，

小波分解及matlab源码 描述 通过小波多级分解重构一维信号的系数，并在Python中实现Matlab函数wrcoef 目的 在Python中，我们有两个很棒的库来处理不同类型的wavelet：和。 后者目前不在积极开发中，但可以用于鼓舞人心的目的。 不幸的是，在两个包中都没有实现从多级分解重构信号的功能，例如，参见的相关源代码。 希望在Matlab Wavelet Toolbox中实现相关功能，请参见。 因此，我们将为一个特殊的小波家族（称为）重新设计该函数的代码。 样例代码 import pywt from wrcoef import wavedec , wrcoef x = range ( 10 ) w = pywt . Wavelet ( 'sym3' ) C , L = wavedec ( x , wavelet = w , level = 3 ) for n in range ( len ( L ) - 2 ): D = wrcoef ( C , L , wavelet = w , level = n + 1 ) print ( D ) 将返回值与Matlab实现进行比较

STOMP压缩感知算法，可以重构一维信号，来源于jbb0523

以图形方式显示任何两个一维信号的离散卷积的各个阶段。 这确实是出于教育目的，因此屏幕针对几个样本的信号进行了优化。 在两个阶段之间，人偶会暂停并需要用户敲击键才能继续。 这应该允许教师按照自己的节奏前进。 否则，用户可以输入暂停的持续时间作为输入。 如果用户想要制作电影或 gif 动画，也会存储帧 教师说明在 mfile 的末尾给出。