小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，在DSP上实现小波阈值去噪算法，为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理，实验发现，该法可以很好的去除噪声，满足信号去噪的光滑性和相似性准则。

该 Matlab 程序使用有限差分、分步网格方法来求解 z 不变介质的二维横截面中弹性波传播的本征模式。 模式求解器假设没有粘性阻尼的线性、弹性、各向同性介质。 已经实现了几个边界条件：自由、固定和对称/反对称； 还可以使用完美匹配的层（吸收/辐射边界条件）。 求解器和所有边界条件均已针对 COMSOL 进行了测试，并证明可以返回约 5% 的 COMSOL 解的本征模式/本征频率。 有关模拟示例，请参见“脚本”文件夹，包括瑞利波、悬浮光束模式和泄漏波导模式。

本文介绍了一个执行连续小波变换的Java示例应用程序。

永磁同步电机方波高频注入加滑模观测器全速度范围无位置传感器控制仿真，加权切换。

本资源为labview实现，首先是利用labview创建一个信号发生器然后通过一个示波器显示。

利用labview进行声卡采集，利用电脑自带的声卡，然后录入声音后可以播放，播放后进入小波分析后展示波形

百米生活2波讯1.5.8编程器固件

小波基函数 将信号在这个函数系上分解，就得到连续小波变换

适合三维数据的处理，应用了较为先进的曲波变换来实现，其实践性很强，非常适合研究信号处理方面的理论。

曲波变换matlab代码弯嘴 用于2D和3D Curvelet转换的Python包装器。 它使用设计框架以无矩阵线性运算的形式提供正向和逆向Curvelet变换。 如果您仍然感到困惑，请查看下面的或！ 安装 安装curvelops需要以下组件： 2.1.5 > = 2.0.2 这两个软件包都必须手动安装。 请参阅下面的更多信息。 安装这些工具后，可以使用以下方法安装curvelops ： export FFTW=/path/to/fftw export FDCT=/path/to/CurveLab python3 -m pip install git+https://github.com/cako/curvelops@main 只要您使用的是pip>=10.0 。 要检查，请运行python3 -m pip --version 。 入门 对于2D变换，您可以开始使用： import numpy as np import curvelops as cl x = np . random . normal ( 0. , 1. , ( 100 , 50 )) FDCT = cl . FDCT2