近年来，由于情感识别已成为情感计算的标志之一，因此人们越来越重视生理信号来进行情感识别。本文提出了一种利用来自多个对象的心电图（ECG）信号进行情感识别的方法。数据，我们采用电影剪辑的唤醒方法，使被摄对象体验到特定的情感而不受外界干扰。通过连续小波变换对P-QRS-T波进行精确定位，充分提取了许多ECG特征。由于特征选择是一种组合在最优化问题上，采用基于邻域搜索的改进二元粒子群算法（IBPSO），通过fisher或K最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）分类器，寻找有效的特征来改进情绪状态的分类结果。表明该方法是成功的，并且从心电信号获得的有效特征可以表达情绪稳定非常好。

此函数计算两个图像之间的复小波结构相似指数 (CW-SSIM)。 请尝试一下，如果有问题请告诉我。 重要的一点：你需要下载 matlabPyrTools 包，可以在这里找到： http ://www.cns.nyu.edu/~lcv/software.php 谢谢梅胡尔

bandelets的Matlab工具箱，bandelets是二维小波变换，是超小波的一种，对于处理纹理图像效果较好。

完成信号的单尺度一维离散小波分解；从系数中重构低频部分和高频部分；显示高频和低频部分；由小波逆变换恢复信号；多层一维分解；提取系数的低频和高频部分；重构第3层的低频系数；重构第1、2、3、4、5层的高频信号；重构原始信号并显示。

小波分解及matlab源码 描述 通过小波多级分解重构一维信号的系数，并在Python中实现Matlab函数wrcoef 目的 在Python中，我们有两个很棒的库来处理不同类型的wavelet：和。 后者目前不在积极开发中，但可以用于鼓舞人心的目的。 不幸的是，在两个包中都没有实现从多级分解重构信号的功能，例如，参见的相关源代码。 希望在Matlab Wavelet Toolbox中实现相关功能，请参见。 因此，我们将为一个特殊的小波家族（称为）重新设计该函数的代码。 样例代码 import pywt from wrcoef import wavedec , wrcoef x = range ( 10 ) w = pywt . Wavelet ( 'sym3' ) C , L = wavedec ( x , wavelet = w , level = 3 ) for n in range ( len ( L ) - 2 ): D = wrcoef ( C , L , wavelet = w , level = n + 1 ) print ( D ) 将返回值与Matlab实现进行比较

Paper - SWAGAN - A Style-based WAvelet-driven Generative Model.pdf

为了有效地识别滚动轴承的不同失效模式，本文提出了一种基于小波包分解和连续隐马尔可夫模型的滚动轴承故障预测方法。 首先利用小波包分解对滚动轴承的振动信号进行处理，以提取出能量特征，然后将提取出的特征作为连续隐马尔可夫模型的输入。 训练了大量样本以估计不同轴承故障的连续隐马尔可夫模型的参数。 一旦达到该学习阶段，便会在第二阶段中利用生成的模型来连续评估滚动轴承的当前健康状态，并通过计算监视不同CHMM数据的概率来评估故障模式。 测试结果表明，该方法可以准确预测滚动轴承的故障，并评估滚动轴承的损坏状态。

对流式 用于将均衡器Apo配置转换为CSV以进行AutoEQ。 这样就可以为Wavelet（非Root Android Eq）等生成Graphic Eq。 在上图中，我从SonarWorks参考均衡（以IR wav的形式）生成了一个图形EQ文件，该文件用于我的非root用户的Android设备。 IR wav用于比较，以确保输出匹配预期的均衡。 这是因为图形均衡器在过滤窄峰方面有局限性。 虽然，我听了原始曲线和Graphic EQ，但基本上看不出任何区别。 在图片中，您可以看到Graphic EQ中缺少一些狭窄的滤镜，但它似乎并没有影响我的听力。 YMMV。 无论如何，请参考以下教程。 如何使用： 设置AutoEq 并安装Audacity。 另外，记事本++或崇高文本也将有所帮助。 Git克隆此项目或下载zip。 打开cmd，cd到Equalizer Apo文件夹。 键入'

这是MATLAB小波分析的官方入门指南 看到不少网站这种资料竟然要高价下载 觉得很无语 所以专门分享给各位 因为也是找了好几天 所以象征性的收取一点下载分 ^ ^ 版本：MATLAB R2014b 以下是目录摘要： 1 Getting Started with Wavelet Toolbox Software Wavelet Toolbox Product Description Installing Wavelet Toolbox Software Wavelets: Tools for Sparse Representation From Fourier Analysis to Wavelet Analysis Continuous Wavelet Transform Critically Sampled Discrete Wavelet Transform Critically Sampled Wavelet Reconstruction Wavelet Packet Analysis Introduction to Wavelet Families 1 58 Haar Daubechies Biorthogonal Coiflets Symlets Morlet Mexican Hat Meyer Other Real Wavelets Complex Wavelets References 2 Using Wavelets Introduction to Wavelet Toolbox GUIs and Functions 2 2 Wavelets: Working with Images 2 3 One Dimensional Wavelet Density Estimation 2 10 Interactive 1 D Wavelet Coefficient Selection 2 15 Interactive 2 D Wavelet Coefficient Selection 2 24 One Dimensional Extension 2 30 Two Dimensional Extension 2 37 Image Fusion 2 40 One Dimensional Fractional Brownian Motion Synthesis 2 48 New Wavelet for CWT 2 54 3 Getting Started with Wavelet Analysis Wavelet Families and Properties 3 2 Visualizing Wavelets Wavelet Packets and Wavelet Filters 3 5 Continuous Wavelet Analysis 3 8 viii Contents DFT Based Continuous Wavelet Transform and Inverse Continuous Wavelet Transform 3 10 Critically Sampled Discrete Wavelet Analysis 3 14 Lifting

利用小波函数进行两个时间序列的相关分析，可以看到不同时间与与周期上的相关性