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整数小波变换，可以直接运行，对图像小波分解(Integer wavelet transform)

使用小波变换进行图像去噪，对得到的高频部分利用软阈值和硬阈值法去噪(Image denoising using wavelet transform, the high frequency part by the use of soft threshold and hard threshold denoising)

实现f-k变换，功能强大，各种滤波处理，地震波等都能用(wavelet transformF -k transform, powerful, a variety of filtering, seismic waves can be used)

说明：  短时傅里叶变换的MATLAB实现代码，有效完成时频分析(matlab implementation code of short-time Fourier transform to effectively complete time-frequency analysis)

Second generation wavelets and applications

wavelet analysis of an image

可用于曲波变换的工具箱，用于含噪声的图像的去噪过程,图像分解，有例子可直接运行。只可用于学术研究目的。(the Latest curvelet transform lab tool ，Non-commercial research use for Academics. Image decomposition, there are examples can be run directly.)

一篇关于小波变换和希尔伯特变换的文章，处理的是无功功率。小波变换代码和希尔伯特变化代码(A Wavelet transform and Hilbert transform article, dealing with reactive power.Wavelet transform and Hilbert transform code)

用于图像的多尺度分析，shapelet变换用matlab 编程实现(shapelet code)

说明：  图像小波变换，小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，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。(Image Wavelet Transform)