小波分解变换，时频分析，可用于信号处理，信号特征提取

在MATLAB中实现小波滤波后的虹膜特征提取

Gabor小波特征提取代码，希望对做人脸识别的朋友有所帮助。

matlab心电图程序代码心电图小波特征提取 可以下载表格 可以将模拟代码转换为以下形式 结果 matlab代码在文件夹中matlabcode＆程序以main2d.m开头

提出了一种基于小波多分辨分析的算法，对心电信号进行特征提取和识别。通过小波变换对常规心电图信号进行分解去噪和特征提取，并利用动态自适应阈值和删除多检点，补偿漏检点对QRS波检测进行优化。实验结果表明该方法在QRS波形不失真的情况下，提高了一部分MIT-BIH数据库信号中QRS波识别的准确率，并且对于较低准确率的心电信号的原因进行了分析。

预测患者生存的生物标志物可以在医学诊断和治疗中发挥重要作用。 如何从数百种蛋白质标记物中选择重要的生物标记物是生存分析的关键步骤。 在本文中，提出了一种使用小波分析、遗传算法和贝叶斯分类器检测结直肠癌患者生存预后生物标志物的新方法。 一维离散小波变换 (DWT) 通常用于降低生物医学数据的维数。 在这项研究中，提出了一维连续小波变换（CWT）来提取结直肠癌数据的特征。 一维CWT无法降低数据的维数，但捕获了DWT缺失的特征，是DWT的补充部分。 对提取的小波系数进行遗传算法选择优化特征，使用贝叶斯分类器建立其适应度函数。 根据优化特征的位置定位相应的蛋白质标记。 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 回归模型 2 用于评估所选生物标志物的性能。 在结直肠癌数据集上进行了实验，并检测到了几个重要的生物标志物。 发现一种新的蛋白质生物标志物 CD46 与存活时间显着相关。

利用小波变换对EEG信号进行特征提取，所采用的EEG信号为BCI竞赛数据库基于运动想象的EEG信号

小波特征提取与支持向量机识别 小波特征提取与支持向量机识别

脉搏波的数据以及特征提取，提取到最高点最低点，周期。可以看下。