实际应用中捕获的一些信号通常由一系列具有多值瞬时频率（IF）的模式组成，即瞬态信号，这使得一些高级时频分析（TFA）工具不再理想甚至无效。幸运的是，此类信号的群延迟 (GD) 可以很好地表示为频率的单值函数。通过考虑适合描述 GD 的频域信号模型，YG开发了一种称为小波变换 (WT) 的基于时间重新分配的同步压缩变换 (WTSST) 的后处理技术。在 WTSST 中，WT 中扩散的 TF 系数被收集到瞬态信号的 GD，旨在生成更集中的时频表示 (TFR)，并且 WTSST 允许检索全部或部分信号。考虑高斯函数下的解析WT，给出了WTSST的理论分析，包括GD候选精度和信号重建精度的分析。此外，在对WTSST理论分析的基础上，引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点. 仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够恰当地描述瞬态信号的特征。通过引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点。仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够

一维haar小波离散变换及逆变换，二维haar小波离散变换及逆变换，傅里叶变换，离散余弦变换

小波变换，给出不同尺度的变换重构，MATLAB自带函数库

1.领域：matlab，基于小波变换和小波重构的图像融合算法 2.内容：基于小波变换和小波重构的图像融合matlab仿真 +代码操作视频 3.用处：用于基于小波变换和小波重构的图像融合算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.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。

基于小波变换的图像融合算法 并用MATLAB方针实现该算法

MATLAB小波变换图像拼接技术GUI版

matlab小波变换.doc

小波变换对图像进行背景抑制 matlab源码

是关于信号处理中的小波变换分析，用matlab命令实现的

基于小波变换的图像压缩是对图像应用小波变换算法来进行多分辨率分解，通过对小波系统进行编码来实现图像压缩。首先对图像进行多级小波分解，得到相应的小波系数：然后，对每层小波系数进行量化，得到量化系数对象，最后，对量化后的系数对象进行编码，得到压缩结果。仿真代码亲测可用，有很高的参考价值