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toolbox_liftwave
- 一个提升小波变换的matlab工具包。可以实现97，53，haar等系列的提升小波分解与重构。-an upgrade wavelet transform Matlab tool kit. 97,53 can be achieved, haar series of lifting wavelet decomposition and reconstruction.
wavelet
- 本程序实现二维灰度图像的小波变换和逆变换。 直接运行本目录下的批处理程序run即可。 用户需自己输入以下参数： 1. 图像文件名(lena.bmp，若使用其它图像请先放入本目录下) 2. 选用的小波名称(本程序中可使用haar及db2-db5) 3. 小波变换的级数。 运行结束后小波变换与逆变换结果分别保存在dec.bmp与rec.bmp中。
imagefusionwavelettransform
- 基于小波变换的图像融合的设计主要可分为三个模块，即图像的小波变换模块、小波系数的融合模块和图像的小波重构模块。 在图像的小波变换部分，主要研究小波的构造。小波的种类有很多，此设计中实现了基于Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波的图像融合。
haarWaveletCoding
- 完成对输入图像Fig8.23.jpg利用Haar小波进行图像小波变换，变换系数量化，小波逆变换完成图像重构，并计算其重构图像的均方误差和信噪比来评估图像的重构误差
signal-analysis
- dctcom.m文件利用DCT变换完成对输入图像进行压缩；imagecbe.m完成对输入的两幅RGB图像用小波分析的方法进行图像融合 imagecom.m完成对输入的RGB图像用小波分析的方法进行自动降噪，得到高频系数阈值，降噪效果百分比和结果 wavelet1D.m完成对输入的一维信号进行多尺度离散小波分解 wavelet2D完成对输入的二维信号进行多尺度离散小波分解；zigzag.m完成对输入的8*8矩阵按照zigzag排列抽取数据
wavelet
- 小波变换的各种实例程序，用MALLAT算法实现，包括Haar小波，97小波等，还有小波变换的一些应用程序，PDF文档给出了所有变换的源代码。-Wavelet transform procedures for a variety of examples, using MALLAT algorithm, including the Haar wavelet, 97 wavelet, etc., as well as wavelet tran
Haarwavelet
- 基于最简单的小波基函数Haar的图像变换于反变换的MATLAB实现，一维和二维均有代码-Based on the most simplest Haar wavelet function, the image transform in the inverse transform of the MATLAB implementation, both one-dimensional and two-dimensional code
tWavveletVCReh
- 通过设计Visual C程序源码对简单易懂的一维信号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波与Haar小波变换，从而的到小波分解系数；再通过改变分解的到的各层高频系数数进行信号的小波重构达到消噪噪的目的。在这一程序源码实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程与在信号消噪中的重要作用，和在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。 可直接 -Design Visual C progr
TransformSparsify
- Haar小波变换，还有其他的相关变换TransformSparsify.m-Haar wavelet transform, as well as other related transform TransformSparsify.m
Haar
- 哈尔小波变换应用实例，哈尔小波变换应用实例-Haar wavelet transform
haar-transform
- 利用哈尔小波变换进行分尺度分析并计算每个尺度下的能量-Use Haar wavelet transform to analyze and calculate the energy sub-scales under each scale
Haar-wavelet
- 与标准的傅里叶变换相比，小波分析中使用到的小波函数具有不唯一性，即小波函数 具有多样性。小波分析在工程应用中，一个十分重要的问题就是最优小波基的选择问题，因为用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果。目前我们主要是通过用小波分析方法处理信号的结果与理论结果的误差来判定小波基的好坏，由此决定小波基。常用小波基有Haar小波、Daubechies(dbN)小波、Mexican Hat(mexh)小波、Morlet小波、Meyer小波等5
Wavelet-dec--rec
- 在理解了离散小波变换的基本原理和算法的基础上，通过设计VC程序对简单的一维信 号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换，从而得到小波分解系数；再通过改变分解得到的各层高频系数进行信号的小波重构达到消噪的目的。在这一程序实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程和在信号消噪中的重要作用，以及在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。-In understanding
imdwt
- 稀疏重建与压缩感知源代码，对一幅图像lena进行M尺度的Haar小波变换-Sparse Reconstruction and compressive sensing source code, to be an image lena M scale Haar wavelet transform
haar
- 关于小波变换学习的一些源代码，提取小波特征-some of the source code of wavelet transform ，extract haar wavelet feature
haar
- 对2维图像进行小波变换，滤除图像中的噪声，提取轮廓信息。-Wavelet transform is carried out for 2 dimensional image, and the noise of the image is filtered, and the contour information is extracted..
haarTransform
- haar小波变换例子，能够帮助深入了解小波变换的基本概念-haar wavelet transform
wvt-recgonize
- 几种调制方式的haar小波变换，包括MPSK，MASK，MFSK，MSK，MQAM.-Haar of MPSK，MASK，MFSK，MSK，MQAM
ASK-Haar
- ASK信号的连续小波变换,并提取信号的幅度信息-ASK signal of the continuous wavelet transform and extracts the signal amplitude information
CBIR-system
- 随着计算机科技的发展，图像检索的应用也越来越成熟，根据检索性质可分为两类：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。本论文通过研究基于内容的图像检索中的几个核心算法，用于聚类分析的K-means算法，通过haar小波变换来提取图像底层视觉特征，以及使用F-范数理论来进行相似性度量，来设计一个离线的图像检索系统。(With the development of computer technology, the application of