图像拼接（小波，GUI界面，全境拼接）（Matlab）

实际应用中捕获的一些信号通常由一系列具有多值瞬时频率（IF）的模式组成，即瞬态信号，这使得一些高级时频分析（TFA）工具不再理想甚至无效。幸运的是，此类信号的群延迟 (GD) 可以很好地表示为频率的单值函数。通过考虑适合描述 GD 的频域信号模型，YG开发了一种称为小波变换 (WT) 的基于时间重新分配的同步压缩变换 (WTSST) 的后处理技术。在 WTSST 中，WT 中扩散的 TF 系数被收集到瞬态信号的 GD，旨在生成更集中的时频表示 (TFR)，并且 WTSST 允许检索全部或部分信号。考虑高斯函数下的解析WT，给出了WTSST的理论分析，包括GD候选精度和信号重建精度的分析。此外，在对WTSST理论分析的基础上，引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点. 仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够恰当地描述瞬态信号的特征。通过引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点。仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够

The Discrete Wavelet Transform

信号压缩 步骤 1.信号的小波分解 2.对高频系数进行阈值量化处理。对第一到第N层的高频系数，均可选择不同的阈值，并用硬阈值进行系数的量化。 对量化的系数进行小波重构。 压缩与消噪主要区别：第2步。 有效的信号压缩方法： 1.对信号进行小波尺度的扩展，并保留绝对值最大的系数； 2.根据分解后各层的效果来确定某一层的阈值，且这些阈值是互不相同。

针对语音处理问题对离散小波变换及其性质进行了研究,给出了作为语音处理的小波函数及时间因子(a,b)必须满足的条件.利用离散小波变换对语音信号的基音提取、频谱分析和清／浊音分割进行了分析．结果表明,小波变换能准确地提取基音和清／浊音分割,并具有较好的稳健性．

讨论了小波变换的分析方法，为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法。实践表明：小波理论的发展适应于振动信号检测的要求，给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法。

研究拼接图像配准问题，针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大，为了提高图像拼接速度和精度，提出了一种新的小波变换的图像拼接算法。

基于连续小波变换的远程光纤干涉振动传感器时延估计方法

图小波变换matlab代码

基于openCV实现的图像小波变换和逆变换功能函数源代码，可以在你的工程项目中直接调用，适用于图像融合分析分类识别等计算机视觉领域。