使用 DEAP 数据集从脑电图信号进行情绪识别，准确率为 86.4%。应用了多种机器学习模型，并实现了DWT算法等各种信号转换算法。 并对数据进行了归一化、离散小波变换、划分频段、提取频域特征等等处理。

离散小波变换dwt matlab代码 服务 主分支 特拉维斯 传送带 阅读文档 内容 PyWavelets是一个免费的开源库，用于Python中的小波变换。 小波是在时间和频率上都局部化的数学基础函数。 小波变换是采用小波的时频变换。 它们类似于傅立叶变换，不同之处在于傅立叶变换仅在频率而不是时间和频率上定位。 PyWavelets的主要功能是： 1D，2D和nD正向和反向离散小波变换（DWT和IDWT） 1D，2D和nD多层DWT和IDWT 一维和二维固定小波变换（未抽取小波变换） 一维和二维小波包分解与重构 一维连续小波变换 计算小波和缩放函数的近似值 超过100个并支持自定义小波 单精度和双精度计算 真实和复杂的计算 与Matlab Wavelet Toolbox（TM）兼容的结果 可在以下网址在线获取带有详细示例的文档以及指向更多资源的链接。 有关更多用法示例，请参见源包中的目录。 PyWavelets支持> = 3.5，并且仅依赖于（受支持的版本当前>= 1.13.3 ）。 要通过所有测试，也是必需的。 也是可选的依赖项。 如果存在，基于FFT的连续小波变换将使用来自SciP

3.3定义楔形窗 并周期化 *

该程序用C语言实现了任意级别的二维离散小波变换及其逆变换。

本文介绍了执行离散小波变换的Java示例应用程序。

本课题主要研究小波变换的数字水印的嵌入和提取的不可见性和鲁棒性,本文还根据人类视觉特性对嵌入系数强度进行调整，并总结了嵌入系数与不可见性和鲁棒性的关系。已经嵌有水印的图像能有良好的鲁棒性，有一定抵抗攻击的能力。

二维离散小波变换的FPGA实现 里面对二维小波变换fpga实现做了具体实现的思路，步骤，还有部分verilog代码，对该文章的研读完全可以帮助你完成小波变换的fpga实现

七、一维离散小波变换的Matlab实现 一维离散小波变换的函数: 函数名 说 明 分解 函数 dwt 单尺度一维离散小波变换 wavedec 多尺度一维小波分解(一维多分辨率分析函数) wmaxlec 允许的最大尺度值分解 合成 重构 函数 idwt 单尺度一维离散小波逆变换 waverec 多尺度一维小波重构 wrcoef 对一维小波系数进行单支重构 upcoef 一维小波系数直接小波重构 分解 结构 工具 detcoef 提取一维小波变换的高频系数 appcoef 提取一维小波变换的低频系数 upwlev 单尺度一维小波分解的重构

为了研究智能电网背景下用户的用电模式，考虑到现有聚类算法的不足，提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域，从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平，并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线；对所选的分量曲线进行趋势编码，将连续负荷数据转化为离散类属性数据；基于平均密度确定初始聚类条件，利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类，得到负荷曲线模板；将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较，从而验证了所提算法的有效性。

libdwt是用C语言实现的跨平台离散小波变换库。 该库使用提升方案实现快速小波变换算法。 使用了具有4个消失矩的Cohen-Daubechies-Feauveau小波。