matlab心电图程序代码心电图小波特征提取 可以下载表格 可以将模拟代码转换为以下形式 结果 matlab代码在文件夹中matlabcode&程序以main2d.m开头
2021-12-08 09:54:05 241KB 系统开源
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包含经验小波第四版的工具箱以及作者的三篇参考文献
2021-12-04 21:54:18 17.32MB EWT 经验小波 工具箱 参考文献
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基本概念(概要) 1. 读取输入图像2. 将图像大小调整为 1024 x 1024 图像3. 定义 Haar 滤波器矩阵 { 1/sqrt(2)*[1 1; 1 -1] } 4. 执行过滤沿着 Colms 然后沿着 Rows 并向下采样 2 迭代更新输出图像5. 多分辨率图像的显示6. 执行恢复沿行然后沿 Colms 并按 2 上采样迭代更新输出图像7. 显示最终恢复的 Img
2021-11-29 15:24:59 97KB matlab
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小波包变换是信号处理里的强有力的工具。广泛应用于通信、图像,等信息处理场合。这会教一个简单的应用。不光掌握原理,还会快速上手,边学边做
2021-11-24 22:38:07 50KB wavelet
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matlab频谱分析代码小波方法测量地震行时变化的代码 联系人︰毛淑娟()和奥丽莲·莫德雷(AurélienMordret)() 该软件包包含用于使用小波互谱分析在时频域中测量地震传播时间偏移的代码和测试数据。 运行代码需要MATLAB R2018a(或更高版本)和MATLAB WAVELET TOOLBOX。 此包装中的内容: -My_Wxspectrum_TO.m:通过小波交叉谱分析在时频域中计算dt的核心功能。 -main_TO.m:在合成数据上使用My_Wxspectrum_TO.m的示例。 一键即可绘制图。 ---synthetic_dvov_0.05percent.mat:两个用于测试代码的合成波形。 合成地震图是使用速度模型通过均质背景叠加随机异质性生成的。 当前和参考速度模型之间的扰动在整个介质中为0.05%均​​匀dv / v。 (如果有兴趣,请参阅以下参考资料中的第3.1节以获取更多详细信息。) 参考文献:S.Mao,A.Mordret,M.Campillo,H.Fang,RDvan der Hilst,(2019年),《利用小波交叉频谱分析测量时频域中的地震传播时
2021-11-22 19:48:19 376KB 系统开源
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小波滤波,db4,信号重构,小波去噪
2021-11-20 09:10:14 6KB 小波滤波 db4 信号重构 matlab
As an effective method on copyright protection of digital media , Watermarking technology referrs to many subjects ,thus needing a strong research tool. MATLAB has a lot of advantages itself, and is qualifi ed for watermarking research.. This paper introduces the common concept through which digital watermarking is implemented and proposes a image digital watermarking algorithm based on the wavelet lifting. Simulation results show that the scheme can handle it quikly and embedded watermarking has the characteristics of abundant information and better invisibility.
2021-11-17 21:58:58 663KB wavelet lifting;digital watermarking ;MATLAB
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讲解小波的世界经典教程,是研究小波不可缺少的一本书!
2021-11-16 12:49:25 7.77MB wavelet Daubechies
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图小波神经网络 ⠀ 图小波神经网络的PyTorch实现(ICLR 2019)。 抽象 我们提出了图小波神经网络(GWNN),一种新颖的图卷积神经网络(CNN),它利用图小波变换来解决依赖于图傅立叶变换的先前频谱图CNN方法的缺点。 与图傅立叶变换不同,可以通过快速算法获得图小波变换,而无需矩阵本征分解,且计算量大。 此外,图小波稀疏并局限在顶点域,为图卷积提供了高效率和良好的可解释性。 在三个基准数据集:Cora,Citeseer和Pubmed的基于图的半监督分类任务中,提出的GWNN明显优于以前的光谱图CNN。 参考Tensorflow实现可在访问。 该存储库提供了Graph Wav
2021-11-10 22:16:28 4.11MB machine-learning research deep-learning tensorflow
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用于快速小波变换(通过滤波或提升的1-D,2-D,3-D)的软件包。 该软件包包括离散小波变换,逐列离散小波变换和小波包变换。 第一代小波使用滤波器组(周期性和正交)。 包括以下类型的过滤器:Haar,Daubechies,Coiflet,Symmlet,Battle-Lemarie,Beylkin,Vaidyanathan。 通过提升的第二代子波(周期性和普通类型,包括正交和双正交)。 目前,仅针对Haar和Daubechies(正在开发中)的升降方案。 用户可以轻松构建新的提升方案。 提升变换的当前实现比滤波器变换快2倍。 阈值,最佳基础和降噪功能,例如TI通过循环旋转进行降噪,WP
2021-11-10 18:37:41 675KB julia signal-processing filter wavelet
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