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共 78 篇文章
MALLAT 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 78 篇文章，持续更新中。
基于小波包变换的多载波调制系统的FPGA实现
FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)在现代数字电路设计中发挥着越来越重要的作用.从设计简单的接口电路到设计复杂的状态机,甚至设计"System On Chip(片上系统)",FPGA所扮演的角色已经不容忽视.FPGA所具有的静态可重复编程和动态在系统重构的特性,使得硬件的功能可以像软件一样通过编程来修改,这样就极大地提高了电子系统设计的灵活性和通
小波变换研究及其FPGA实现
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
《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著
《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7
运用小波变换中的Mallat算法对一维或者二维信号进行分解
运用小波变换中的Mallat算法对一维或者二维信号进行分解
小波谱分析mallat算法经典程序
小波谱分析mallat算法经典程序，实现小波谱分析
用vc实现的小波分析的mallat算法用以实现图像融合
用vc实现的小波分析的mallat算法用以实现图像融合
基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法
基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法
经典的mallat算法程序。用mallat算法实现低通
经典的mallat算法程序。用mallat算法实现低通，高通滤波器。
演示了mallat算法的实现过程
演示了mallat算法的实现过程，包括分解与重构，原始波形用的是两个不同频率的正弦函数
mallat 算法 可以给一些小波变换的人提供帮助。也可以给压缩的人提供帮助
mallat 算法 可以给一些小波变换的人提供帮助。也可以给压缩的人提供帮助
小波谱分析mallat算法经典程序 clc clear ％％ 1.正弦波定义 f1=50 ％ 频率1 f2=100 ％ 频率2
小波谱分析mallat算法经典程序
clc clear
％％ 1.正弦波定义
f1=50 ％ 频率1
f2=100 ％ 频率2
小波谱分析mallat算法经典程序
小波谱分析mallat算法经典程序，希望对大家有用
Wavelets and Filter Banks Wavelets and Filter Banks Mallat Mallat pyramid algorithm pyramid algorit
Wavelets and Filter Banks Wavelets and Filter Banks
Mallat Mallat pyramid algorithm pyramid algorithm
用MALLAT算法对信号分解,并给出各分解信号的频谱
用MALLAT算法对信号分解,并给出各分解信号的频谱
用于图象处理的小波变换并行算法,本文在二进小波变换及Mallat快速算法原理的基础上
用于图象处理的小波变换并行算法,本文在二进小波变换及Mallat快速算法原理的基础上，分析了小波变换的
可并行成分，研究了小波变换的并行算法.算法分析表明，并行小波变换可以有效
地提高运行速度，其并行处理效率也接近理想状态.
小波变换 采用mallat算法对信号进行四级分解、重构.matlab做的。
小波变换 采用mallat算法对信号进行四级分解、重构.matlab做的。
本程序为小波滤波器设计用于mallat算法的应用
本程序为小波滤波器设计用于mallat算法的应用
这是一个小波分析中mallat经典算法的例子源码
这是一个小波分析中mallat经典算法的例子源码
基于Mallat的二维Haar小波分解与重构算法的C语言实现
基于Mallat的二维Haar小波分解与重构算法的C语言实现
自编的快速小波变换mallat算法
自编的快速小波变换mallat算法，使用‘db1’小波函数，在卷积时使用wkeep命令进行了数据截取。重构信号和原信号比较误差较小。