CWT_mexh

用MATLAB对一语音信号进行小波分解，然后对其各层系数进行处理以达到小波抑制的目的，重构处理后的信号，画出波形分析；用MATLAB实现对一语音信号用不同小波进行分解，提取各层的高低频系数，画出各系数波形，并重构；用MATLAB对一图象分别用不同小波分解，观察高低频部分进行重构，比较重构误差，再进行阈值消噪，比较消噪前后图象；用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。(Wavelet decomposition and reconstruction)

说明：  用Java实现97提升小波变换，动态演示和可视化(Realizes 97 promotion wavelet transformation with Java, dynamic demonstration and visualization )

多尺度图像非下采样轮廓波变换（NSCT）的工具箱，实现代码为Matlab版本。可用于图像的多尺度分析，如图像压缩、图像分割、图像融合和超分辨率等。(Multi-scale image nonsubsampled contourlet transform (NSCT) toolbox, code Matlab version. The images can be used for multi-scale analysis, such as image compression, image segmentation, image fusion and super-resolution.)

说明：  利用Harr将图像进行3层小波变换，并进行重建。里面包含测试图片及变换后系数重新排列后的结构图。(Harr is used to transform the image into three-layer wavelet transform and reconstruct it. It contains the test picture and the structure chart of the coefficient rearrangement after transformation.)

说明：  带有多种小波基的小波变换程序，可用于图象识别，信号突变检测。(with multiple small Porgy wavelet transform procedures can be used to image recognition, signal mutation detection.)

在 MATLAB 中的窗函数,十分简单： 矩形窗 三角窗 汉宁窗 海明窗 布拉克曼窗 恺撒窗 (In MATLAB, the window function is very simple: a rectangular window of triangular windows Hanning Hamming Blackman Window Caesar Window)

基于MATLAB的简易声音信号频谱分析仪设计源码及设计报告。可以实现音频信号的不同频段滤波。(MATLAB simple voice signal spectrum analyzer design source code and design reports. Can achieve a filtering of the different frequency bands of the audio signal.)

说明：   这是一个用小波神经网络进行非线性函数逼近的例子，拟合效果非常好，保证能运行！有详细注释！我是参考《青岛海洋大学学报》 2001年第1期 一种基于BP算法学习的小波神经网络编写的，大家可以针对原文更好的理解我的程序！(This is a wavelet neural network with nonlinear function approximation example of fitting results is very good, guaranteed to run! Detailed Notes! I refer to Journal of Ocean University of Qingdao，2001 ，“a learning algorithm based on BP wavelet neural network ”, you will understand me better for program!)

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)

小波变换与分数傅里叶变换理论与应用(冉启文）电子版，介绍了小波变换、多分辨分析、小波构造、时频分析、小波包、塔式算法、分数傅立叶变换等内容，是一本不错的教材。(Wavelet Transform and Fractional Fourier Transform Theory and Applications (Ran text) electronic version, introduced the wavelet transform, multiresolution analysis, wavelet construction, time-frequency analysis, wavelet packet, tower algorithm, the fractional Fourier transform, etc., is one The good teaching materials.)