智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

随着新系统雷达的实际使用，复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理，有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换，研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法，针对精度低，灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法，提出了改进的小波变换算法。

IHS图像融合算法、PCA图像融合、离散小波变换融合算法和高低频不同处理的小波变换算法以及5种评价指标，其中包含示例遥感影像和代码注释。

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，并针对小波分解的不同频率域，分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则．选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行了一致性验证文章设计了三种选择低频系数的方案，即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法。

matlab小波变换算法代码小波显着性 基于小波变换的低阶特征显着性检测模型 该代码用于使用基于Wavelet变换的低级特征来计算自下而上的显着性图。 这是以下出版物的修订版，可以在网络上公开发行。 使用此代码时，请引用以下论文。 参考： Nevrez Imamoglu，Weisi Lin和Yuming Fang：一种基于小波变换的使用低级特征的显着性检测模型。 IEEE Transactions on Multimedia 15（1）：96-105（2013年1月） 运行代码： 请使用“ mainSaliencyMap.m”文件在matlab命令窗口中运行matlab代码： >> mainSaliencyMap 免责声明：提供的Matlab代码仅用于评估算法。 对于以任何方式使用本准则引起的任何损失，本准则的作者或所属单位概不负责。 请使用代码，后果自负。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

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这是基于C#的小波变换算法的理论算法，供大家学习。包括：为小波变换而设计的序列运算对象。边缘处理、卷积、反转等过程。