该项目与Itajubá联邦大学的Gabriel CS Almeida题为“智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用”的硕士学位论文相关。 以下是MATLAB代码的详细信息。 新设备的插入，数据流的增加，间歇性生成和大规模计算机化大大增加了当前电气系统的复杂性。 这种增加导致了必要的变化，例如需要更智能的电气网络来适应这种不同的现实。 以大数据，机器学习（ML），深度学习（DL）和模式识别为代表的人工智能（AI）技术的出现代表了基于信息和知识的社会和全球发展的新时代。 随着最近的智能电网（SG），使用这种类型智能的技术的使用将变得更加必要。 本文研究了在SG中使用高级信号处理和ML算法创建高级功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。 为此，使用随机元素生成已知的PQ干扰模型，以逼近实际应用。 从这些模型中，随着这些干扰的产生，产生了成千上万的信号。 使用离散小波变换（DWT）的信号处

该文档实现了如何利用MATLAB来对图像进行压缩，用到了DCT以及DWT变换，还给出了具体的实现代码。

该课题为基于Matlab的数字水印系统。带有一个人机交互界面。方法包括DCT和DWT。实现方式流程为水印进入到载体进行，各种参数可调到攻击提取出水印，对这个水印进行评价。需要在人机交互界面的基础上进行相应拓展。

该各地为基于Matlab的数字水印系统，带有多个方法有人机交互界面。dct dwt lsb等，带有不同的攻击方法和评价参数，需要在人机交互界面的基础之上进行拓展。

音乐节拍是音乐的重要特征之一，对音乐节拍的提取是音乐识别的重要研究内容。小波变换方法可以实现对音乐节拍特征进行有效的提取与识别。文中对音乐节拍的分析采用双尺度小波变换（DWT）方法，即离散小波变换，提取音乐信号的自相关包络，对自相关包络信息进行分析，从而实现对音乐节拍信息的识别。实验证明，文中提出的方法可以有效地对音乐信号的节拍信息进行识别。

七、一维离散小波变换的Matlab实现 一维离散小波变换的函数: 函数名 说 明 分解 函数 dwt 单尺度一维离散小波变换 wavedec 多尺度一维小波分解(一维多分辨率分析函数) wmaxlec 允许的最大尺度值分解 合成 重构 函数 idwt 单尺度一维离散小波逆变换 waverec 多尺度一维小波重构 wrcoef 对一维小波系数进行单支重构 upcoef 一维小波系数直接小波重构 分解 结构 工具 detcoef 提取一维小波变换的高频系数 appcoef 提取一维小波变换的低频系数 upwlev 单尺度一维小波分解的重构

转发图像时频变换 FFT DCT DWT Walsh-Hadamard等及其逆变换的C#源码。

该各地为基于Matlab的数字水印系统，带有多个方法有人机交互界面。dct dwt lsb等，带有不同的攻击方法和评价参数，需要在人机交互界面的基础之上进行拓展。

离散小波变换，在做信号处理 特征提取效果比较明显，供参考学习

该各地为基于Matlab的数字水印系统，带有多个方法有人机交互界面。dct dwt lsb等，带有不同的攻击方法和评价参数，需要在人机交互界面的基础之上进行拓展。