小波变换+OMP重构算法

毕业设计的题目是小波去噪，参考了一些网上的资料，自己加以补充和修改，希望有用。

matlab编写的一维离散小波变换DWT，有滤波器产生，mallat分解和重构算法的详细过程

小波变换的算法源代码，可以应用于图像处理、信号处理、故障诊断等领域。

简单的实现二维图像的小波变换，实现简答，也便于后期的小波拓展。

小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。

提取均值信号特征的matlab代码使用 EEG 信号的 Python 情绪识别 该存储库包含使用小波变换和 svm 分类器的 rbf 内核进行情感识别的代码。 抽象的： 本文旨在提出使用脑电图 (EEG) 技术进行情绪识别。脑电图 (EEG) 是一种机器，它使用附着在头皮上的小金属盘（电极）来检测人脑中的电活动。 脑细胞通过电脉冲进行交流，并且一直处于活跃状态，即使在我们睡着时也是如此。 此活动在 EEG 记录上显示为波浪线。 数据集摘要 数据集包含下采样信号、预处理和分段版本的 EEG 数据在 Matlab（.mat 文件）中。 数据被下采样到 200Hz。 应用了 0-75Hz 的带通频率滤波器。 根据剪辑的持续时间提取脑电图片段。 总共有 45 个 .mat (Matlab) 文件，每个实验一个。 每名受试者进行 3 次实验，间隔约 1 周。 每个主题文件包含 16 个数组。 15 个数组包含一个实验中 15 次试验的分段预处理 EEG 数据（eeg_1~eeg_15，通道×数据）。 名为“labels”的数组包含相应情感标签的标签（-1 表示负面，0 表示中性，+1 表示正面）

[原创]本matlab代码是2012年发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(2012 IEEE TGRS IF=3.467)的一篇文章A new on-board image codec based on binary tree with adaptive scanning order in scan-based mode的部分代码。 遥感图像的信息量很大，但由于星载设备的存储和传输的限制，需要在卫星上对图像进行压缩。JPEG2000太复杂，不适合成为星载图像压缩的标准；CCSDS-IDC固定了大部分参数，而且只提供质量可伸缩性。针对星载图像提出了一种新的低复杂度、低内存、高效的嵌入式小波图像编码算法。首先，提出了二叉树作为一种新型而且健壮的方式对遥感图像的小波变换进行编码。其次，开发了一种自适应扫描次序，对二叉树从低部至顶部依次访问，达到了更好的性能和视觉效果。最后，使用了基于扫描的模式，显著降低了对内存的需求。所提出的方法是非常快速的，因为它不使用任何熵编码和率失真优化算法，然而却能提供质量、位置和分辨率可伸缩性。作为一种低复杂度的算法，很容易硬件实现，非常适合星载图像压缩。实验表明，与无算术编码的SPIHT算法和基于扫描的CCSDS-IDC相比，该方法可以显著提高峰值信噪比，与基于扫描的JPEG2000差不多。

用DCT变换和小波变换对全色光学图像和多光谱图像进行融合，生成同一图像。 数字图像处理的课程作业，由matlab完成，可直接运行。有很大的参考价值。

MATLAB中快速小波变换的实现，wavefast函数，MATLAB源代码