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形态成分析（MCA）用于图像分割与去噪的实验代码(Form into analysis (MCA) for image segmentation and denoising experimental code)

用小波方法把脑电信号进行频段分解，并画出图形(Using wavelet method to decompose the eeg signals into frequency bands, and draw the graph)

我实现的离散小波变换，可直接运行，采用三级变换(Discrete wavelet thransform)

用于进行小波变换，对原始的光谱图像数据进行预处理(Used wavelet transform, the original spectral image data preprocessing)

同步压缩小波变换（synchrosqueezing wavelet transform）工具箱，用于信号处理时频分析(synchrosqueezing wavelet transform toolbox for time-frequency analysis in signal processing )

小波分析程序，包括墨西哥小波morlet小波(Wavelet analysis program)

去除在心电信号采集过程中混入的肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信信号，避免噪声对心电信号特征点的识别与提取造成误判漏判 已通过测试。 (Remove the EMG interference mixed with the signal acquisition process in mind, frequency interference, baseline drift and noise channel signal to avoid noise caused by the misjudgment of the Missing has been tested on ECG feature identification and extraction.)

利用小波提升算法实现了第二代小波变换,将之应用在信号去噪中,实现了数据的边界对称延拓,去噪效果较好.(Wavelet Lifting algorithm using the second generation wavelet transform, to be used in signal de-noising, the realization of the data symmetric boundary extension, denoising better.)

快速傅里叶变换，fft，ourrafft master(Fast Fourier Transform Algorithm)

说明：  小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 这套讲义生动详实的快速带领初学者掌握小波的基本要点，是不可多得的好材料！(This is a handbook about Wavelet.)