wave

说明：  53小波提升的编解码代码，可用于图像的53小波变换(53)

小波包分析提取振动信号中的分解，系数重构特征频率，以及能量谱分析计算(Wavelet packet analysis to extract the vibration signal decomposition coefficient reconstruction of the characteristic frequency, and calculate the energy spectrum analysis)

这是小波包程序，好不容易从网上下下的，希望对大家有用！可直接使用。 (Wavelet packet, and finally from the Internet under the hope that useful! Can be used directly.)

基础时频峰值滤波程序，为初学者提供参考。(Based time-frequency peak filtering procedures, and provide a reference for beginners.)

小波变换的C源代码。 这个用的是 DB4小波，周期延拓，可以实现精确重构的。 (wavelet transform C source code. The DB4 is using the wavelet cycle extension can achieve precise reconstruction.)

实现盲源信号的分离，在一个信号源中提取出有用的信号。(Blind source signal separation, in a signal source to extract useful signals.)

心电图(ECG)是临床上诊断心血管疾病的重要方法。 数字滤波作为数字信号处理技术的重要组成部分，广泛应用于诸如信号分离、恢复、整形等多种场合中。为了使信号不失真及在可编程逻辑器件中容易实现，采用具有严格线性相位特性的FIR滤波器进行低通滤波（0-150Hz），用整系数梳状滤波器来去工频干扰及基线漂移,从而达到对心电信号进行预处理的目的。(Electrocardiogram (ECG) is an important method for clinical diagnosis of cardiovascular diseases. As an important part of digital signal processing technology, digital filtering is widely applied to many occasions, such as signal separation, recovery, shaping and so on. In order to make the signal undistorted and easy to be realized in programmable logic device, the FIR filter with strict linear phase characteristics is used for low pass filtering (0-150Hz), and the entire coefficient comb filter is used to get the interference of the power frequency and the baseline drift, thus the purpose of preprocessing the ECG signal is achieved.)

说明：  可以对图像实现拉东变换，包含了原始图像与程序，可以自行修改(Radon transform of image can be realized)

通过学习小波变换原理，自行编写小波函数，不用matla自带小波函数(Wavelet transform principle, by learning to write wavelet function, need not matla with wavelet function)

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)