基于小波变化的图像分解与重构

小波分析入门 课程设计或者上机均可，很基础的哦~~

利用labview编程实现信号的小波包分解，并克服了传统小波包分解频编码混乱的问题，同时实现了功率谱以及频带能量的分析

对数据进行小波分解与重构，小波函数为db10，分解层数为9

小波包能量熵及系数重构可视化matlab程序，数据是excel形式的，直接需改excel文件即可。本程序带详细每一步的注释，初学者一看就懂，很容易换成自己的数据或是修改相关参数。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

用VC实现的小波分解与重构，与大家共享，分享的快乐加倍的多

基于DSP的语音与图像的9/7、5/3小波分解与重构，王靖琰，，在小波变换和TI (Texas Instruments) 的浮点数字信号处理器TMS320C6713B的基础上, 对9/7、5/3小波的构造和Mallat 快速算法的分解、重构分别作了详�

程序可实现图像的小波分解和重构，严格按照2：1比例分解和重构，避免了MATLAB软件提供的小波函数不是2：1抽样的缺点。

小波分解与重构的几个matlab程序,解决小波分解与重构的问题,特上传几个小程序供大家参考

鉴于小波多尺度分解与重构在图像的编码、压缩、去燥、融合等方面的重要作用，介绍了Haar 小波的尺度函数与小波函数，给出了Haar 小波多尺度分解与重构的算法，并进行成功验证。结果表明，多尺度分解将图像分解成一个简单的多层次框架，框架的每个分量具有独特的频率特性和空间取向特性，同时重构算法能很好地恢复图像