基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究

基于MATLAB的小波变换dwt和离散余弦dct的多方法对比数字水印系统。带GUI交互界面。有一个主界面GUI，可以调用dwt方法的子界面和dct方法的子界面。流程包括，读取宿主图像和水印图像，嵌入，多种方法的攻击（剪切，加噪，旋转等），提取，最后利用psnr峰值信噪比进行评价不同攻击下，鲁棒性的好坏。

二维离散小波变换.docx

Gabor变换 通过Gabor变换，信号x(t)被展开为： Gabor变换公式：

滚动轴承是应用最为广泛、也是最易损坏的机械设备关键零部件之一，其状态影响着整个设备的稳定运行。因此，滚动轴承的状态监测和故障诊断一直为大家所重视。而将声发射技术应用于滚动轴承的状态监测与故障诊断，是当前研究的一个热点。 本文以声发射技术为手段，对基于声发射技术的滚动轴承状态监测与故障诊断进行了理论和实验研究，着重对滚动轴承点蚀故障的声发射诊断方法进行了详细研究。研究工作主要包括以下三个方面： 1、滚动轴承声发射信号的参数分析。采用了振铃计数、均方根、信号幅度、峭度系数等典型声发射参数对不同工况下（不同载荷、转速、故障尺寸及传播途径）滚动轴承声发射的特征及传播特性进行了分析，得出了各参数对工况变化的反应趋势及敏感性。 2、Morlet连续小波变换的参数选择。针对连续小波变换的尺度和基小波波形参数选择，提出基于遗传算法的优化选取方法，参数的优化选择有效提高了Morlet连续小波尺度谱对滚动轴承声发射信号分析的时频性能。 3、滚动轴承声发射信号的波形分析。在连续小波变换参数优化选取的基础上，对不同工况下滚动滚动轴承声发射信号进行时频分析，并结合希尔伯特谱分析,详细地分析了滚动轴承声发射的时频特性，提出了时频特征；另外，利用离散小波变换，进一步定量分析了信号时频分布。

小波变换(wavelet transform，WT)是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的"时间-频率"窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间(空间)频率的局部化分析，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。

连续小波变换（CWT） 连续小波变换的定义 设x(t)是平方可积函数，记作 ，则x(t)的连续小波变换可以定义为：  其中，a>0 被称为尺度因子，b反映小波函数在变换中的位移，ψ(t)称为基小波或“母小波函数”， 是母小波经移位和伸缩所产生的一组函数，称为小波基函数，或简称小波基。

仅适用于 RGB 图像RUN JPEG_main1 ，更改输入图像，如有必要调整输入图像的大小。 有两个小波可用（HAAR 和 WALSH），也可用 DCT 变换。 该编解码器计算 PSNR、压缩比和操作时间。 要获得较大的图像压缩率，请修改量化系数。 如果对此编解码器有任何修改，请分享#EDUCATION_FOR_FREE #LITIM_ABDELKHALEK 的修饰符

正交小波变换在信号处理中的意义 设 则 卷积表示滤波器的作用, 所以 中的每一项都是在 的取样数值.同理, 的每一项都是在 的取样数值.

一维haar小波离散变换及逆变换，二维haar小波离散变换及逆变换，傅里叶变换，离散余弦变换