matlabFFT小波变换-基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法.pdf MATLAB 在小波变换，FFT方面的应用，希望对大家有用

针对传统的傅里叶变换方法在分析非平稳运行电网的电量信号时误差较大的问题,提出了一种基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法。该方法根据不同的分辨率将电量信号分解到不同的子频段,然后分别对子频段进行多次重构,得到原始信号的基波,最后将采样得到的原始信号与重构的基波信号相减,得到谐波信号。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地将电量信号中的基波与谐波成分分离,谐波检测精确度较高。

单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现

小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，在DSP上实现小波阈值去噪算法，为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理，实验发现，该法可以很好的去除噪声，满足信号去噪的光滑性和相似性准则。

小波谱分析mallat算法经典程序.txt

基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理

边缘检测可以大幅度地减少原图的数据量，消除许多没有意义的信息，保留图像重要的结构属性。本文使用Haar小波滤波器，利用小波变换将原灰度图像进行一层分解，产生4个子图像，对水平高频子图像和垂直高频子图像分别进行Sobel算子检测处理，将低频子图像和对角细节图像分别置零处理，然后对处理过的4个子图进行重构，得到的图像与Canny算子对原图提取的特征图像进行了对比。实验结果表明，该方法得到的结果较好。

Mallat算法的Matlab实现 dwt() [cA,cD] = dwt(X,Lo_D,Hi_D) [cA,cD] = dwt(X,Lo_D,Hi_D,'mode',MODE) X 的长度为 , 滤波器的长度为 对于周期延拓方式，cA，cD的长度均为 对于其他延拓方式，cA，cD的长度均为 idwt() X = idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X = idwt(cA,cD,Lo_R, Hi_R ，'mode',MODE) 对于周期延拓方法， 对于其他延拓方式， 特点: 能够实现重构. 难以用于数据压缩应用

多孔trous算法实现一维和二维信号的分解和重构； mallat算法实现一维和二维信号的分解和重构； 采用的小波基是haar和db2

为了实现对微弱低信噪比的心电信号的有效提取，采用了Mallat算法的小波分解重构法去除心电信号的噪声。首先确定小波分解重构的小波基；其次确定分解的层数；然后直接提取有用信号所在的频带（有用信号占优的频带）进行重构；最后，Matlab仿真MIT-BIT标准数据 库中的心电信号表明小波分解重构法可以有效的去除心电信号中的多种干扰；同时比起传统滤波器法来说，小波分解与重构去噪法应用起来更方便。