在电力线数字通信信号识别研究中，针对电力线通信强噪声干扰和识别器算法复杂的现状，设计了一种算法简单、计算量小的信号识别器。在输入噪声为背景噪声的条件下，通过小波变换的方法提取电力线数字通信信号的特征值，由统计识别模式得到最优识别阈值，将阈值和信号的特征值进行比较，最终识别信号的调制类型。仿真结果表明，当信噪比为5 dB时，类间和类内的正确识别率分别达到93%和95%。

提出了一种在非视距（NLOS）环境下对移动台的定位算法。首先利用小波分析对AOA的测量值中的NLOS进行修正，再利用最小二乘（LS）算法确定移动台的位置。仿真结果表明，该算法能够有效地降低非视距环境误差的影响，性能优于基于AOA的LS算法以及神经网络算法。

STM32进行FFT傅里叶变换 CUBEMX

Box_Cox变换在Matlab上的实现

MNF变换 重要作用 用于判定图像内在的维数 分离数据中的噪声 减少计算量 弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足 计算时需要输入的参数 统计信息的图像范围　shift diff subset 噪声统计文件（可以用到另一副图像上做变换） MNF统计文件(反变换的时候要用) Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)

【图像置乱】数字图像置乱技术-含Matlab Gui源程序【0101期】-可直接用于相关课程的课程设计、大作业等场合 所谓“置乱”，就是将图像的信息次序打乱，a像素移动到b像素位置上，b像素移动到c像素位置上，……，使其变换成杂乱无章难以辨认的图片。数字图像置乱技术属于加密技术，是指发送发借助数学或者其他领域的技术，对一幅有意义的数字图像做变换，使之变成一幅杂乱无章的图像用于传输。在图像传输过程中，它通过对图像像素矩阵的重排，破坏了图像矩阵的相关性，使非法截获者无法从杂乱无章的图像中获得原图像信息，以此实现信息的加密。接收方经去乱解密可恢复原图像。 Arnold变换：又称猫脸变换。反复进行变换即可得到置乱的图像。 无需知道变换的周期，直接根据置乱次数即可恢复出原图像。 如有疑问，可私信博主。

数字图像处理：第三章 图像变换.ppt

数字图像处理：图象变换.ppt

数字信号处理实验报告-(2)-离散傅里叶变换（DFT），有代码，几乎每行都有注释，高清原图，完全能看得懂的那种

基于小波分析的图像去噪程序 函数等基本的程序