MATLAB环境中应用高分辨率二维时频分析方法——同步压缩小波变换与曲波变换在混合地震数据分离中的应用,MATLAB环境下同步压缩小波变换与曲波变换在混合地震数据波状分量提取中的应用研究,MATLAB环境下使用二维高分辨时频分析方法提取波状分量（分离混合地震数据） 同步压缩小波变SST是一种新的时频能量排谱算法，与之前的谱重排方法不同，同步压缩小波变是只对频率进行重排，可以重构原始信号，因此受到了广泛的欢迎。 近年来，以同步压缩变为核心发展了多种时频变方法，包括同步压缩短时傅里叶变和同步压缩S变，同步压缩小波包变等。 随着对地震勘探精度要求的越来越高，这些高分辨率时频分析方法也在不同的地震处理问题上展现了自身的优势。 同步压缩变作为一种新发展起来的时频分析方法，将会在地球物理领域有更进一步的发展和应用。 曲波变具有强大的多尺度分析和多方向分析的能力，在地震勘探领域得到了广泛的应用。 可以利用曲波变进行随机噪声和相干线性噪声衰减；可以利用自适应调整曲波阈值来压制随时间空间改变的非相干噪声；可以在曲波域进行稀疏反褶积去除随机噪声；可以在贝叶斯框架下利用曲波稀疏性压制面波；可以将曲波和奇异值

内插双正交整数小波变换(IWT)支持高效的图像无损压缩并且具有较低计算复杂度，但是为了保证整数输出，变换中包含了浮点数缩放因子并额外增加了三个提升步骤，降低了整数小波变换对图像的有损压缩效率。提出了一种基于优化因子的静止图像编码算法。在小波变换过程中，新算法利用一组基于2的整数次幂的分数代替浮点数缩放因子，消除变换中的浮点数乘法操作，降低变换的计算复杂度。实验结果表明，采用优化因子的图像压缩算法不仅有效降低了编码中小波变换的计算复杂度，而且获得了与采用浮点数缩放因子的内插双正交整数小波变换相近的峰值信噪比。

信号压缩 步骤 1.信号的小波分解 2.对高频系数进行阈值量化处理。对第一到第N层的高频系数，均可选择不同的阈值，并用硬阈值进行系数的量化。 对量化的系数进行小波重构。 压缩与消噪主要区别：第2步。 有效的信号压缩方法： 1.对信号进行小波尺度的扩展，并保留绝对值最大的系数； 2.根据分解后各层的效果来确定某一层的阈值，且这些阈值是互不相同。

同步压缩小波变换程序，适用于同步压缩小波变换的各种变形与研究

零树小波压缩算法，VC工程，研究小波图像压缩必备

基于小波变换的图像压缩解压缩,并输出PSNR衡量压缩性能+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

同步压缩小波变换（SST）MATLAB完整源代码，可直接运行，包含了正变换和逆变换

同步压缩小波变换程序，适用于同步压缩小波变换的各种变形与研究

matlab实现图片的压缩，有小波变换等方法，用多种方法实现图片的压缩。

cwt原始码MATLAB 用Python进行同步压缩 同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。 特征 连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩 正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩 小波可视化和测试套件 广义摩尔斯小波 岭提取 Python 1中最快的小波变换，击败了MATLAB 1：随时打开问题显示否则 安装 pip install ssqueezepy 。 或者，对于最新版本（最可能稳定的版本）： pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy GPU和CPU加速 默认情况下启用多线程执行（通过os.environ['SSQ_PARALLEL'] = '0'禁用）。 需要并安装了GPU（可通过os.environ['SSQ_GPU'] = '1'启用）。 pyfftw支持最大的CPU FFT速度（可选）。 看 。 基准测试 。 转换使用padding， float32精度（支持float64 ）和输出形状(300, len(x)) ，平