二维二进小波的快速分解与重构算法matlab实现-ex7-4.rar 使用matlab来实现非正交二次样条二维二进小波的快速分解和重构 编程实现例7.4中可分离二维二进小波的快速分解与重构算法 算法实现 使用matlab来实现非正交二次样条二维二进小波的快速分解和重构，实现的函数说明如下 l function [a, d1, d2] = swt1_decomp 函数功能：      二维二进小波分解 输入参数： x – 待分解的二维数组 n – 分解的级数 h – 分解低通滤波器系数 g – 分解高通滤波器系数 输出参数： a – 逼近矩阵 d1 – 水平细节信息矩阵 d2 – 竖直细节信息矩阵 l function x = swt1_recon 函数功能：      二维二进小波重构 输入参数： a – 逼近矩阵 d1 – 水平细节信息矩阵 d2 – 竖直细节信息矩阵 n – 重构的级数 h – 重构低通滤波器系数 g – 重构高通滤波器系数 l – 重构滤波器系数 输出参数： x – 重构的二维数组 在实现以上函数时主要用到了以下wavelet toolbox中的函数: l wconv函数对二维数组和滤波器进行卷积运算 l wextend函数在卷积前对二维图像进行周期延拓 l wkeep函数对卷积结果进行截断 还用到了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。 测试结果 以下是使用所实现的算法对二维图片的测试结果 图片大小为256*256，使用4级二进小波进行分解 matlab6.gif

HARR小波分解与重构的C++实现方式，代码是自己编写的，win7下vc6.0编译通过

WAVELIFT：基于提升方法的多级离散二维小波变换。 c = wavelift(x, nlevel, wname) 根据nlevel 的值： nlevel > 0：将二维矩阵 x 分解为 nlevel 级别； nlevel < 0：做逆变换到nlevel level； nlevel = 0：设置c等于x； wname 是用于 DWT 或 IDWT 的小波名称。 可以省略。 如果是这样，WAVELIFT 使用默认的 Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7 小波，即'cdf97'。目前WAVELIFT只支持两种小波，即cdf97和名为'spl53'的spline 5/3。 但是，借助下图所示的有组织的提升结构，它可以适应其他特定的提升实现方式。 大多数情况下唯一需要的只是修改结构 L 和模式以指示有损或无损压缩。 WAVELIFT 调用另一个函数 CO

使用db4小波，对离散信号进行分解重构，代码数据都有。

从pudn上下载的，基于小波变换的图像的分解与重构，个人感觉不错，拿上来分享一下

能够实现图像的三级小波分解与重构

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

基于Matlab实现的小波分解与重构源程序，对于时间序列的周期分析有重要意义

基于matlab的5/3小波分解与重构，程序可正常运行，对5/3小波的理解很有帮助

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