现代信号处理技术:高阶谱、时频分析与小波变换

图像小波变换 ，变换前要求将图像的长和宽变为2的n次方大小。

关于小波分解与重构的matlab程序，和小波变换的一些简单应用

　　对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号，采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号，在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交

多尺度小波变换和重构，并求重构之后的功率谱包络谱。

整理胡广书《现代信号处理教程》+《数字信号处理》+François Auger等《时频分析工具箱》。仅供学习使用!

基于HilbertHuang变换的第一心音信号时频分析 基于经验模式

高阶谱Matlab工具箱是一款在信号处理领域中备受推崇的前沿工具，为研究人员和工程师提供了丰富而强大的功能。该工具箱的算法设计精良，能够高效地分析复杂信号的非线性和非平稳特性。高阶谱分析作为一种先进的

小波变换程序举例该帖子主要包含了关于小波变换的程序，其中主要包括：1.图像的二维小波分解与重构2.小波的滤波器设计3.小波增强4.小波除噪与压缩函数：图像小波及小波包除噪实例

这是用C#编写的用于图像处理的小波变换源代码，可以顺利的实现功能

一维haar小波离散变换及逆变换，二维haar小波离散变换及逆变换，傅里叶变换，离散余弦变换