matlab程序波函数代码毫米波异构网络中移动中继的比例选择 本代码包为以下文章相关的仿真环境： M. Thi、T. Huynh 和 W. Hwang，“毫米波异构网络中移动中继的比例选择”，IEEE Access，第一卷。 6，第 16081-16091 页，2018 年。 文章摘要 毫米波 (mmWave) 通信能够为未来的无线网络提供每秒千兆位的数据速率。 然而，毫米波链路存在高传播损耗和阴影的主要问题。 在接入网络中，由于传播损耗和阴影，移动节点可能无法直接与其基站通信。 在这种情况下，一种实用的解决方案是通过中继进行通信。 本文考虑异构接入网络，其中如果移动节点的接入链路出现中断，则选择其他一些空闲移动节点作为中继。 从这些中继到移动节点的链接是设备到设备的连接。 中继选择问题被表述为一个联盟博弈，其中每个中断链路对应一个联盟，而每个移动中继是一个参与者。 我们提出了比例切换算法，允许玩家在联盟之间顺序切换，直到达到稳定。 与传统方法相比，所提出的算法可以获得移动节点性能的比例公平解。 数学分析表明，切换算法总是收敛于稳定解。 仿真结果验证了该分析； 同时，这些结果提供了对所

是关于信号处理中的小波变换分析，用matlab命令实现的

使用小波包对一维信号进行降噪或压缩实例分析.m

利用小波降噪预处理的时频分布分析柴油机漏油故障。诊断实例为斯太尔实车发动机漏油故障，振动传感器放置在第3、第4缸中间，设置故障为第3缸油路漏油，同时采集振动信号和第4缸喷油压力信号，采样频率为12.8kHz，发动机转速为1300r/min，Sig1.txt是正常工况下第4缸上止点后两个工作循环的振动信号，Sig2.txt是第3缸漏油工况下的振动信号。 如有任何疑问，请私信博主。

如何减少各冲击信号间的干扰,使得信号特征突显出来是问题的关键。小波包分解可以对检测信号进行多通道滤波,通过不同频率的小波与检测信号相互作用,将信号划分成不同的频段,减少了信号间的干扰,同时,AR谱估计具有外推功能,可以有效地分析短样本信号。 通过上述分析,在分析小波包分解原理和AR谱估计特点的基础上,对6种不同磨损状况下的东风EQ2102汽车变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行AR谱估计,最后计算故障轴承与新轴承的散度值,有效地提取出变速器轴承信号的故障特征信息。 (1)振动信号的采集。 (2)小波包分解。 (3)分频段重构时域信号。 (4)AR谱分析。对每一频段重构的信号进行AR谱估计,得到仅含特定频率信息的AR谱。 (5)计算小波包-AR谱频带能量,分析各频带能量与轴承间隙变化的规律。

比较小波分析和傅里叶变换分析信号去噪声的能力,分析彼此之间的去噪能力

基于小波变换的图像压缩是对图像应用小波变换算法来进行多分辨率分解，通过对小波系统进行编码来实现图像压缩。首先对图像进行多级小波分解，得到相应的小波系数：然后，对每层小波系数进行量化，得到量化系数对象，最后，对量化后的系数对象进行编码，得到压缩结果。仿真代码亲测可用，有很高的参考价值

matlab小波变换算法代码小波显着性 基于小波变换的低阶特征显着性检测模型 该代码用于使用基于Wavelet变换的低级特征来计算自下而上的显着性图。 这是以下出版物的修订版，可以在网络上公开发行。 使用此代码时，请引用以下论文。 参考： Nevrez Imamoglu，Weisi Lin和Yuming Fang：一种基于小波变换的使用低级特征的显着性检测模型。 IEEE Transactions on Multimedia 15（1）：96-105（2013年1月） 运行代码： 请使用“ mainSaliencyMap.m”文件在matlab命令窗口中运行matlab代码： >> mainSaliencyMap 免责声明：提供的Matlab代码仅用于评估算法。 对于以任何方式使用本准则引起的任何损失，本准则的作者或所属单位概不负责。 请使用代码，后果自负。

用小波分析处理气象、海洋等大批量数据，可根据自己需求进行调整。

提供书中matlab源代码。方便练习，下面是书中摘要，摘抄于此，供大家理解 本书以MATLAB R2011a为平台编写。从信号处理的角度阐述小波分析的基本原理及其应用。从信号时频联合分析引入小波变换， 将小波 变换工具箱的函数作为全 书的重点，以此为基础，阐述了小波在信号处理、图像处理、数字水印中的应用，提升小波变换及应用以及小波在其他领域中的应用等内容。书中提供了许多MATLAB仿真程序，可邦助速者将理论学习与上机实验相结合，以提高学习效率。 本书适用于从事信号处理、图像处理等方面的工程技术人员，也可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习小波理论与应用的参考书。