基于小波变换的信号奇异性检测及去噪例程

此程序用DWT(离散小波变换)实现二维小波变换(discrete wavelet transform )

采用小波变换的方法实现心电信号的滤波，分别使用了硬阈值、软阈值和改进阈值方法，并实现了滤波效果的评价（均方差和信噪比）(Wavelet transform of ECG signal filtering method, respectively, using a hard threshold and soft threshold and improve the threshold method, and to achieve the filtering effect of the evaluation (both variance and signal to noise ratio))

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)

Le Gall 5/3 小波变换及其反变换，可用于JPEG2000无损压缩中(Le Gall 5/3 wavelet transform and its inverse transform，which can be used for lossless compression in JPEG2000)

说明：  心电信号的处理，包括低通滤波器滤除肌电信号，带陷滤波器抑制工频干扰，以及IIR零相移数字滤波器纠正基线漂移。(ECG signal processing includes low-pass filter to filter EMG signal, band notch filter to suppress power frequency interference, and IIR zero phase shift digital filter to correct baseline drift.)

音频数字水印技术，采用小波变换，psnr、snr、nc等参数计算(Audio watermarking, DWT translation,parameter caculation)

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)

分别用Pisarenko谐波估计法、MUSIC算法和ESPRIT算法对三正弦叠加高斯白噪声信号源进行频率估计，附件中有代码说明，编译环境为matlab。(Respectively Pisarenko harmonic estimation, MUSIC algorithm and the ESPRIT algorithm superimposed on the three sine Gaussian white noise signal source for frequency estimation, in the annex to the code description, the compiler environment matlab.)

一个利用小波变换模极大值方法进行信号检测的程序(a wavelet transform modulus maxima method of signal detection procedures)

db53小波的verilog硬件实现源码(Wavelet db53 Verilog hardware source)