小波分析在信号处理中的应用(matlab)

利用Matlab编程实现正交小波基的尺度函数，进而进行信号处理分析。

小波分析信号处理中，小波基是表示时间和频率特征的重要工具。它与Fourier变换和时间采样基进行了比较，展示了其在时频局域性方面的优势。

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》，全书保留原意，提供百度网盘链接，如链接失效请联系作者。

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本书探索MATLAB中信号处理算法在交易领域的应用。正文分为4章。第1章介绍了减轻噪声影响的滤波器，包括固定和自适应方法。第2章展示了利用各种滤波器结构的振荡器指标。第3章探讨了适用于短时间范围（1到30分钟采样率）的剥头皮指标方法。第4章详细介绍了John F. Ehlers的过滤器和指标贡献。本书作者参考了https://www.tradingview.com/，该网站包含数千个用Pine Script语言编写的脚本。此外，https://docs.google.com/document/d/15AGCufJZ8CIUvwFJ9W-IKns88gkWOKBCvByMEvm5MLo/edit

这份课件详细介绍了小波分析的理论基础，包括Matlab小波工具包的应用方法，并且提供了多个实际案例作为参考。

小波分析是数字信号处理领域的一项重要工具，能够通过一系列小波基函数展开信号，提取不同频率成分的系数。在图像处理中，db2小波作为Daubechies小波系列的代表之一，以其紧支撑性质和优秀的频率分辨率，被广泛用于图像的多分辨率分析。一层小波分解通过水平、垂直和对角三个方向的滤波操作，生成近似图像和细节子带，有助于在保留图像大尺度信息的同时处理高频细节。以Lena图像为例，通过db2小波进行一层小波分解，为图像的去噪、压缩、增强和特征提取提供了有效手段。

资料收集：包括时域与频域关系动画、时域频域的关系课程总结、FFT原理详解及实现、快速傅立叶变换工作原理、FFT的理解，以及Matlab中FFT的总结版。

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