基于小波变换与形态学的车牌定位方法 基于小波变换与形态学的车牌定位方法

针对数控机床主轴振动信号,在Windows平台下运用Qt和Matlab设计了信号监测系统。采用JM5842无线振动传感器在不干扰机床工作的条件下实现振动信号采集,使用连续小波变换方法分析选取的振动信号数据,最后进行了实验验证。结果表明,系统能够在主轴振动信号中解调出不同工况下的主轴信息,完成主轴振动信号的时频分析,从而实现了机床关键部件主轴的振动信号监测,为进一步实现数控机床健康状态的监测提供技术支持,具有一定的工程应用价值。

北航+时间频率分析+课程论文+word版本

wavelet小波变换工具箱 matalb版

MATLAB Wavelet Toolbox™ User's Guide 2019a 官方入门指导,790页

基于小波分析是继傅立叶分析之后的一个新的时频域分析工具。小波分析在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩、图像去噪、图像融合、图像分解和图像增强等图像处理的几乎所有阶段。介绍了小波分析的基本理论,小波分析是傅立叶分析方法的发展与延拓。使用Matlab软件中的小波变换工具箱编写小波变换程序,对原始图像进行了各种仿真,包括对图像进行分解和重构、阈值处理、图像降噪和图像压缩等。利用小波变换,我们获得了不同效果的处理图像,加深了我们进一步理解小波变换的基本理论及小波变换在图像处理中的应用。

以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

本人本科毕业设计做的掌纹识别程序，很详细，从手掌JPG图片转换成灰度图片，然后截取手掌内的圆形区域作为主要研究点，进行小波分析(MATLAB程序)。最后进行K-L变换，以达到识别掌纹的目的。

基于非下采样剪切波变换的医学图像边缘融合算法研究

小波变换边缘检测matlab代码小波图像边缘检测 该代码实现了Mallat和Hwang（1992）的方法，该方法使用小波变换模量最大值方法检测图像中的边缘。 如参考文献中所述，此方法类似于Canny边缘检测方法，但在小波变换的上下文中进行了解释。 本文概述了通过“平滑函数”及其部分导数构造的小波。 在这里，选择的平滑函数是联合正态二维零均值方差高斯分布，部分是由于其在边缘检测和图像处理方法中的现有应用。 samples/目录包含一些样本输入图像和带有某些参数的代码输出。 输出文件名可以解释如下： s${integer}代表算法评估时的二进比例因子的指数。 因此s4表示生成的输出图像的比例因子为2 ^ 4。 t${number}代表最终阈值，该阈值用于消除图像中的任何残留噪声。 因此， t015表示从最终输出图像中删除了所有低于0.15的最终像素值。 要运行代码，请在matlab中打开wtmm.m文件，并将img_file_name值更改为图像的相对文件路径（最好是JPEG格式）。 然后，在运行代码之后，将弹出一个窗口，允许您保存输出图像。 在代码中调整scale和threshold值可