图像小波变换matlab代码多尺度深度压缩传感网络 抽象的 通过联合学习采样和恢复，基于深度学习的压缩感测（DCS）在性能和运行时间减少方面已显示出显着改善。 但是，其重建图像会损失高频内容，尤其是在低子速率下。 可以理解，这是由于捕获到采样矩阵中的低频信息相对较多。 这种行为在多尺度采样方案中也类似，该方案也对更多的低频分量进行采样。 本文提出了一种基于卷积神经网络的多尺度DCS（MS-DCSNet）。 首先，我们使用基于多尺度的小波变换来转换图像信号。 然后，通过卷积逐个比例地捕获信号。 最初的重建图像可以直接从多尺度测量中恢复。 利用多尺度小波卷积来提高最终重建质量。 网络学会了在采样和重建中执行多尺度，从而获得更好的重建质量。 执行 这是使用DagNN网络由MatconvNet [1]实现的测试源代码。 训练有素的CSNet [2]来自[3]，MWCNN来自[4，5]。 此实现源自[6，7]。 结果 第5集 网络 MS-CSNet1 MS-CSNet2 MS-DCSNet3 速度 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 0.1 32.30

这是基于小波变换的图像融合源码。下载解压后直接运行。

这篇论文比较详细地介绍了小波变换域的自适应视频水印算法,适合电子类专业同学参考相关课题

DWT心电图处理 硕士学位论文-使用DWT进行ECG处理

三、本策略思路 1.当股票突破上界（Buyline），则认为该股票今天有较大行情，买入该股票。 2.当股价两天内下跌6%，或者三天内下跌8%则卖出股票。 3.根据大盘止损，如果大盘下跌超过3%则空仓。 https://www.ricequant.com/community/topic/392/ 止损策略目录（股票） [鳄鱼原则] 该法则源于鳄鱼的吞噬方式：猎物越试图挣扎，鳄鱼的收获越多。假定一只鳄鱼咬住你的脚，如果你用手臂试图挣脱脚，则它的嘴巴便会同时咬你的脚与手 臂。你越挣扎，便陷得越深。所以，万一鳄鱼咬住你的脚，务必记住：你惟一的生存机会便是牺牲一只脚。 所以当在市场交易时发现与市场背离的情况，或者当亏损到一定地步，已经不可能扭转局势的时候，就应该立刻清仓，避免造成更大的损失。 回撤止损 这种方式主要是在初始化时设定回撤的阈值，通过计算出现在的回撤，并且与阈值对比； 如果现在的回撤>规定的阈值，则卖出该股票。 这种方法在股灾和熔断两种情况下都适用。 具体介绍：https://www.ricequant.com/community/topic/3822/ 阶梯止损（采用动态的止损价格） 这种止损方式的特点在于其止损价格是变动的 如果市价<止损价格，则卖出股票； 这种止损方式比较适用于熔断暴跌的时候。 具体介绍：https://www.ricequant.com/community/topic/3826/ 时间&收益率止损 这种止损方式同时考虑了时间和收益率两个因素 如果某股票的持有天数已经超过时间阈值并且回报还小于收益率阈值，则卖出该股票。 这种方式比较适用于股灾暴跌时期

 对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。

为提高水印鲁棒性, 将离散小波变换DWT、奇异值分解SVD和斐波纳契Fibonacci变换结合, 提出一种新的算法。首先, 用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理; 然后, 对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解, 并用混沌序列选择若干对子块; 最后, 根据人类视觉系统HVS特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度, 并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。

使用Mallat算法实现一维离散序列小波变换，实现方式完全按照一般书本所讲方法，所给项目代码中有详细的注释，同时还给出了我实现该方法所参看的一些资料，代码项目中还给出了一个所参看论文中实现的方法，本人所实现的方法，便于理解小波变换和Mallat算法，但用于实际运算还有待改进，但参考论文中所给方法非常简练，速度也会较快，同时所需内存空间也较少。

程序实现了小波变换及逆变换，仅实现的是haar小波。（Cpp文件）

提出了一种基于小波多分辨分析的算法，对心电信号进行特征提取和识别。通过小波变换对常规心电图信号进行分解去噪和特征提取，并利用动态自适应阈值和删除多检点，补偿漏检点对QRS波检测进行优化。实验结果表明该方法在QRS波形不失真的情况下，提高了一部分MIT-BIH数据库信号中QRS波识别的准确率，并且对于较低准确率的心电信号的原因进行了分析。