2代小波示意程序 2维小波变换经典程序 Daubechies小波基的构造 采用多孔trous算法(undecimated wavelet transform)实现小波变换 平移变换平移法(cycle_spinning)消除gibbs效应 提升法97经典程序 消失矩作用的程序 小波插值与小波构造 小波滤波器构造和消噪程序 小波谱分析mallat算法经典程序
标签： undecimated Daubechies transform wavelet
上传时间： 2013-12-11
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全美经典书籍小波理论基础提升必读，需要理论提升的值得一读！！！
标签： 小波
上传时间： 2017-04-12
上传用户：鸿雁于天
MATLAB小波分析 是张德丰 编著的那本黄色书上的源代码
上传时间： 2013-06-01
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
上传用户：啊飒飒大师的
JPEG 2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准，小波变换是JEPG 2000核心算法之一。小波变换是一种可达到时(空)域或频率域局部化的时频域或空频域分析方法，其多尺度分解特性符合人类的视觉机制，更加适用于图像信息的处理。提升小波变换是一类不采用傅立叶变换做为主要分析工具的小波变换新方法，提升小波变换的提出大大简化了小波变换的计算，使其在实时信号处理领域得到广泛的应用。通过提升的方法很容易构造一般的整数小波变换，由于图像一般用位数较低的整数表示，整数小波变换可以将为整数序列的图像矩阵映射成整数小波系数矩阵，这就大大简化了小波变换的硬件电路设计。在当今数字化和信息化时代背景下，研究具有高速硬件处理功能的可变程逻辑器件在图像压缩算法领域的应用已经成为当今研究的热点。 本文旨在探讨和研制基于FPGA的小波变换模块的可能性和方法。本文采用Xilinx公司的Spartan-Ⅲ系列芯片，根据JPEG 2000推荐无损提升小波算法和有损提升小波算法，设计图像压缩系统的小波变换模块。主要工作如下： 第一部分介绍了传统小波分析理论和提升小波分析理论。包括连续小波时频局域性的特征，离散小波变换系数的意义，多分辨分析引出的构造小波基的系统方法和计算离散小波的快速算法等。重点放在介绍正交小波和双正交小波的构造方法，并介绍了数字图像在小波域的特点。讨论了提升小波变换的基本思想，讨论了用提升方法构造小波基以及传统小波变换的提升实现，讨论了整数小波变换。 第二部分介绍了FPGA结构及其设计流程。介绍了FPGA/CPLD器件的特征、发展趋势及FPGA/CPLD基本结构，然后重点介绍了本文用到的Xilinx公司Spartan-Ⅲ系列芯片的结构特点，以及Xilinx的FPGA开发软件ISE，最后介绍了硬件描述语言VHDL语言的特点。 最后一部分是本论文研究的主要内容，即JPEG 2000中最核心的算法-提升格式小波变换的一维变换模块设计和二维变换模块设计。一维提升小波变换模块采用两种不同的电路结构进行设计-低速低功耗的串行流水线结构和高速高功耗的并行阵列结构。同样，二维小波变换模块也采用了两种不同的电路结构进行设计-低速低功耗的折叠结构和高速高功耗的串行结构。 文章对提升小波变换的FPGA实现中的大量细节问题进行了讨论，给出了每种结构提升小波变换模块的电路原理图，并对原理图进行了仿真测试，仿真测试结果不仅表明了模块功能的正确性，而且表明不同小波模块可以满足相应领域的实际要求。
上传时间： 2013-06-08
上传用户：dwzjt
针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题，提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换，通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸
上传时间： 2013-04-24
上传用户：gxf2016
本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理，并在ADSP-BF535上实现了小波算法，分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大，而且运算比较复杂，DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要，而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要，所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的，也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台，DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动；FPGA实现一些接口、时序控制等，简化了外围电路，提高了系统的可靠性。结果表明，在ADSP-BF535上实现小波算法，效果良好，而且满足系统实时性的要求。最后，总结了系统的设计和调试经验，对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Kecpolo
磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模，然后利用最大似然估计来进行参数估计，同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级，以便获得最佳萎缩函数，进一步提高图像的质量，最终取得了一定的效果.与此同时，该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究，提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点，同时考虑邻域对分割结果的影响，对目标函数加以改进，用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响，达到鲁棒分割的目的，为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验，我们发现，无论是针对模拟图像还是实际图像，该文所提出的两个算法都取得了较好的效果，达到了预期的目的.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zhichenglu
小波分析经典，注重小波分析的基本理论。将一位小波理论和高维小波理论放在一起并行介绍。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：duoshen1989
傅里叶变换是信号处理领域中较完善、应用较广泛的一种分析手段.但傅里叶变换只是一种时域或频域的分析方法,它要求信号具有统计平稳,即时不变的特性.但是实际应用中存在很多非平稳信号,它们并不能很好的用傅立叶变换来处理.小波变换的出现解决了这个问题,它在处理非平稳信号方面具有傅立叶变换无法比拟的优越性.小波变换在通信技术、信号处理、地球物理、水利电力、医疗等领域中获得了日益广泛的应用.小波变换的研究成为了当今学术界的一个热点.随着现代数字信号处理朝着高速实时的方向发展,纯软件的程序式信号处理方法越来越不能满足实际应用的需求,因此人们希望用硬件电路来实现高速信号处理问题.基于以上原因,该文在研究了小波变换的基本理论和特点的基础上,重点研究了小波变换的VLSI电路构架,并用FPGA实现了它的功能.毫无疑问,该文所做的具体工作在理论和实践上都有参考价值.论文中,在简单介绍了小波变换的基本理论、特点和应用;对信号小波变换分解,重构的MATLAB算法进行了分析,为硬件实现奠定了理论基础.论文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基础上,以直观的图形方式描述了算法的流程图;并由此提出了基于VLSI的电路模块架构.根据上述模块结构,对相关模块进行了硬件描述语言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平台上(ACTIVE-HDL)进行了仿真.在仿真正确的前提下,该文选用了EP20K100BC356-1V芯片作为目标器件进行了综合和后仿真,并且将仿真结果通过MATLAB与理论参数进行了比较,结果表明设计是正确的.对设计中存在的误差和部分模块的进一步优化,该文也作了分析和说明,为下一步实现通用IP核设计奠定了基础.
上传时间： 2013-06-27
上传用户：zhaoq123
