对灰度图像进行小波分解，比如人耳、人脸等的图像，用matlab语言实现

前面看到有人在找m版本的其实国外的很多 发个简单的，希望有所帮助

分解信号重构Matlab代码筛选银行 理论在数字信号处理中，经常需要将信号分解为低频带和高频带，之后需要将它们组合以重建原始信号。 这样的例子可以在子带编码（SBC）中找到。2通道滤波器组也被称为正交镜像滤波器（QMF）组，因为它们使用了功率互补滤波器。 下采样和上采样乘以2的2通道滤波器组的框图如下所示。此方法的优点在于，可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 该方法的优点是可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 Matlab音频代码-audio.m黑白imagebw彩色图像

超分辨率matlab代码耦合光谱分解的高光谱超分辨率 ，伊曼纽尔·巴尔察维阿斯（Emmanuel Baltsavias）和康拉德·辛德勒（Konrad Schindler） ICCV 2015 版权所有2015 ETH Zurich（Charis Lanaras） 变化： 1.0第一版。 1.1项目单纯形代码中的小问题。 关于： 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现：compile.m-检查所有依赖项的脚本demoSupResPALM.m-执行算法SupResPALM.m的演示脚本-算法pompoms_ms.mat的核心部分-CAVE数据库的示例图像（ / 2D格式）./include/-各种依赖关系（hyperpectal工具箱）./reproject_simplex/-投影到Simplex（T. Pock）./sisal/-SISAL / SUnSAL文件夹，必须下载文件LICENSE-MIT的代码许可证自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Hyperspectral Super-Resolution by C

 接收机阵列天线抗干扰可采用直接矩阵求逆的方法实现，但在大维数下，矩阵求逆的用时过长。本文针对协方差矩阵的特殊性—正定赫米特矩阵，采用Cholesky 分解求逆方法实现大维数矩阵的求逆，进而对Cholesky 矩阵分解求逆进行了高效的流水设计，并在FPGA 中进行实现，测试结果表明，该方法实现求逆计算用时极短，是一种高效的实现方法。

数据压缩是线性代数的一个重要应用。 最大限度地减少存储和传输的数字信息量的需求是现代世界日益关注的问题。 奇异值分解是最小化数据存储和数据传输的有效工具。 提供一份报告，通过对图像矩阵使用奇异值分解来探索图像压缩。 举一个说明性的例子。 报告应包括以下部分： 1. SVD的简单介绍，包括一个小矩阵A的小维SVD来说明2. 图像压缩示例。 选择一个测试图像并对图像应用 SVD。 显示不同等级k矩阵的图像，提供相应的压缩率，每个等级的近似理论误差和均方根误差RMSE。

C++编写的中文分词程序，可以运行: 输入一个汉字的文本文件,可将里面的汉字分解成一个个符合人们心理的词，有点智能化了哦~

matlab开发-特征提取使用多信号小波变换分解。利用小波变换进行特征提取。

分解后使用多延迟的GRU神经网络进行时间序列预测

条纹噪声的去除（去条纹）是遥感图像处理中的一个基本问题，对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果，并引起了广泛研究的兴趣。 然而，它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像，在不考虑条纹的结构特征的情况下，非常关注图像本身，而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏，并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中，我们平等地对待图像和条带分量，并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先，我们将对条纹的结构特征进行详细分析，并提供有关遥感图像的先验知识。 然后，将它们合并，我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型（LRSID），以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配：只有部分数据矢量已损坏，而其他部分则没有损坏。 此外，我们进一步利用遥感图像的光谱信息，并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验，以验证所提出算法的有效性和效率。