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2.1 傅里叶变换 2.1.1 经典傅里叶变换 2.1.2 傅里叶变换的基本性质 2.1.3 快速傅里叶变换 2.1.4 短时傅里叶变换 2.2 小波分析与多分辨率分析的历史 2.3 小波分析与傅里叶变换的对比 2.4 小波变换 2.4.1 连续小波变换 2.4.2 离散小波变换 2.4.3 高维小波连续变换 2.5 常用小波基函数 2.5.1 小波函数 2.5.2 小波函数系 2.5.3 复数小波 2.6 构造紧支撑正常小波基 2.7 多分辨率分析与小波构造 2.8 分析小波包 2.8.1 小波包的定义及性质 2.8.2 分解小波包的空间 2.8.3 小波包算法(2.1 Fourier transform 2.1.1 classical Fourier transform 2.1.2 The basic properties of the Fourier transform 2.1.3 Fast Fourier Transform 2.1.4 short time Fourier transform 2.2 wavelet analysis and multi-resolution analysis of the history of 2.3 Wavelet Analysis and comparison of the Fourier transform 2.4 Wavelet Transform 2.4.1 Continuous Wavelet Transform 2.4.2 Discrete Wavelet Transform 2.4.3 Continuous high-dimensional wavelet transform 2.5 Common wavelet basis function 2.5.1 wavelet function 2.5.2 Department of wavelet function 2.5.3 Complex Wavelet 2.6 Construction of compactly supported wavelets normal More than 2.7 resolution analysis and wavelet construction 2.8 Analysis of Wavelet Packet 2.8.1 Definition and properties of wavelet packet 2.8.2 wavelet packet decomposition space 2.8.3 Wavelet Packet Algorithm)

二代小波的labview实现，详细介绍在labview中如何实现二代小波(Labview implementation of second generation wavelet)

各种小波包函数的matlab 实现,对理解小波包很有用处(Various wavelet packet function of matlab, is very useful to understand the wavelet packet )

数字基带传输基带信号，指未经调制的信号。这些信号的特征是其频谱从零频或很低频率开始，占据较宽的频带。 基带信号在传输前，必须经过一些处理或者某些变换（如码型变换、波形和频谱变换）才能送入信道中传输。处理或变换的目的是使信号的特性与信道的传输特性相匹配。 数字基带信号是消息代码的波形表示。表示形式有多种，有单极性、双极性波形，归零和非归零波形，差分波形、多电平波形之分，各自有不同的特点。 研究数字基带信号通过加性高斯白噪声信道的传输，并且假设信道除了叠加高斯噪声外，不会对信号产生其他失真。(matlabSimulation(pulse amplitude modulation) modulation signal in AWGN (additive white Gaussian noise AWGN (Additive White Gaussian Noise)) under the channel bit error rate and bit error rate performance, and compared with the theoretical value.)

使用傅里叶变换和小波变换提取心电信号中的呼吸信号(Using the Fourier transform and the wavelet transform to extract the breathing signal ECG)

关于小波变换及其应用的一本经典教材，值得学习(A classic textbook on wavelet transform and its application is worth learning)

连续小波变换处理数字图像，分解，去噪，重构信号(Continuous wavelet transform digital image processing, decomposition, denoising, reconstruction of the signal)

说明：  2.1 傅里叶变换 2.1.1 经典傅里叶变换 2.1.2 傅里叶变换的基本性质 2.1.3 快速傅里叶变换 2.1.4 短时傅里叶变换 2.2 小波分析与多分辨率分析的历史 2.3 小波分析与傅里叶变换的对比 2.4 小波变换 2.4.1 连续小波变换 2.4.2 离散小波变换 2.4.3 高维小波连续变换 2.5 常用小波基函数 2.5.1 小波函数 2.5.2 小波函数系 2.5.3 复数小波 2.6 构造紧支撑正常小波基 2.7 多分辨率分析与小波构造 2.8 分析小波包 2.8.1 小波包的定义及性质 2.8.2 分解小波包的空间 2.8.3 小波包算法(2.1 Fourier transform 2.1.1 classical Fourier transform 2.1.2 The basic properties of the Fourier transform 2.1.3 Fast Fourier Transform 2.1.4 short time Fourier transform 2.2 wavelet analysis and multi-resolution analysis of the history of 2.3 Wavelet Analysis and comparison of the Fourier transform 2.4 Wavelet Transform 2.4.1 Continuous Wavelet Transform 2.4.2 Discrete Wavelet Transform 2.4.3 Continuous high-dimensional wavelet transform 2.5 Common wavelet basis function 2.5.1 wavelet function 2.5.2 Department of wavelet function 2.5.3 Complex Wavelet 2.6 Construction of compactly supported wavelets normal More than 2.7 resolution analysis and wavelet construction 2.8 Analysis of Wavelet Packet 2.8.1 Definition and properties of wavelet packet 2.8.2 wavelet packet decomposition space 2.8.3 Wavelet Packet Algorithm)

说明：  shearlet变换matlab工具箱，可用于图像降噪、融合(Shearlet transform matlab toolbox can be used for image denoising and fusion)

说明：  基本的S变换matlab实现 用于时频分析 为初学者提供基本代码(S transformation for time-frequency analysis to provide basic code for beginners)