介绍matlab中小波分析工具箱应用与信号处理与图像处理的方法

安全技术-网络信息-小波分析和人工神经网络在生态学研究中的应用.pdf

用小波分析处理气象、海洋等大批量数据，可根据自己需求进行调整。

提供书中matlab源代码。方便练习，下面是书中摘要，摘抄于此，供大家理解 本书以MATLAB R2011a为平台编写。从信号处理的角度阐述小波分析的基本原理及其应用。从信号时频联合分析引入小波变换， 将小波 变换工具箱的函数作为全 书的重点，以此为基础，阐述了小波在信号处理、图像处理、数字水印中的应用，提升小波变换及应用以及小波在其他领域中的应用等内容。书中提供了许多MATLAB仿真程序，可邦助速者将理论学习与上机实验相结合，以提高学习效率。 本书适用于从事信号处理、图像处理等方面的工程技术人员，也可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习小波理论与应用的参考书。

利用小波分析法，对被污染信号进行去噪处理以回复原始信号，在整体的效果上取得不错的效果！

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小波分析基础及有关matlab里小波的应用

变形监测数据不可避免会受到噪声的影响,使得变形监测数据中包含有实际变形量和噪声。针对该情况,提出采用小波变换进行数据降噪处理,提取变形数据中有用信号信息并恢复信号的光滑性。并通过实例验证了小波去噪在变形监测数据处理中的有效性和可行性。

matlab小波分析超级学习手册代码大全，，主要针对MATLAB中的小波分析工具箱进行的详细介绍。小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它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。小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。 电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图像和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。从数学地角度来看，信号与图像处理可以统一看作是信号处理（图像可以看作是二维信号），在小波分析地许多分析的许多应用中，都可以归结为

二、离散小波变换 连续小波变换必须进行离散化最主要原因在于： 连续小波变换系数是高度冗余的，要试图通过离散化，最大程度上消除和降低冗余性。 离散小波变换（DWT）是相对于连续小波变换（CWT）的变换方法，本质上是对 自变量 和 进行离散化处理。 1.尺度-位移参数的离散化 （1）将尺度因子按幂级数进行 离散化，即