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基于多相结构的信道化接收机，sar图像去噪的几种新的方法，小波包分析提取振动信号中的特征频率。( Channelized receiver based on multi-phase structure, Several new methods sar image denoising, Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency.)

用matlab编写的图像压缩程序，可以实现图像的压缩(Prepared to use matlab image compression program, you can realize the image compression)

SVM实现数据分类，可自行选取核函数，用于图像分割操作。程序可自动训练分类平面。(SVM for data classification, are free to select the kernel function，For image segmentation operation. The program can automatically train classifiers plane.)

说明：  基于高斯混合模型和隐马尔科夫模型的图像分割算法(Image segmentation algorithm based on Gaussian mixture model and hidden Markov model)

图像匹配的实现，其中match.m：测试程序，sift.m :尺度不变特征变换（SIFT算法）的核心算法程序，appendimages.m: 该函数创建一个新的图像分别包含两个匹配的图像和他们之间的匹配对的连接直线，可以运行。 (The realization of image matching, which match.m: test program, sift.m: scale-invariant feature transform (SIFT algorithm) of the core algorithm, appendimages.m: This function creates a new image each consists of two images and matching match between them on the connection line, you can run.)

文章讲诉的是小波在信号处理方面的应用，包括奇异点的检测，信号降噪等，有很全的原理介绍，有仿真程序和结论分析，具有一定的学习价值(V. article stresses that the wavelets in signal processing applications, including the singular point detection, signal noise, etc., have very wide introduction of the principle, procedure and conclusions have simulation analysis, has some learning value)

信号处理的小波导引：稀疏方法（原书第3版） 《信号处理的小波导引：稀疏方法（原书第3版）》全面论述了稀疏表示的重要概念、技术和应用，反映了该主题在当今信号处理领域所起的关键作用。作者在解释了稀疏的主要概念后将其运用于信号压缩、噪声衰减和逆问题，同时给出了冗余字典、超分辨率和压缩感知中的稀疏表示。 　　本书既可以让应用数学系的学生了解数学公式的工程意义，也可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述。对于小波理论与应用的研究人员，本书更是一本极具价值的参考书。(a Wavelet Tour of Signal Processing(Third Edition.The Sparse Way))

2维图像的透视变换，空间变换，可对拍摄的图像进行几何校正(Perspective transformation, the two-dimensional image space transformation, the geometric correction of images taken)

魔方源代码，用鼠标可以选择想要转动的面，按D顺时针旋转，按 S逆时针旋转。(Cube the source code, you can use the mouse to the face you want to rotate, press D to rotate clockwise, counterclockwise rotation S.)

压缩感知 图形图像 图像处理 数据恢复 代码(Data recovery of compressed sensing image image processing)