同步压缩变换

这个文件夹中包含经过验证可用的MATLAB代码，实现了同步压缩变换（SST）。该程序能有效进行时频分析，提供良好的处理结果。

SynLab概述了一维同步压缩波包变换（SSWPT），用于分析叠加的非线性振荡信号的瞬时特性（瞬时频率、相位和幅度）。此外，还介绍了二维同步压缩Curvelet变换（SSCT），用于局部非线性振荡纹理的特征分析，以及三维同步压缩波包变换（SSWPT）在地球物理学、材料科学和艺术领域的多种应用。

基于小波变换的信号压缩 步骤： 信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。 高频系数阈值量化: 对分解后的高频系数进行阈值量化，可针对不同层级设置不同阈值。 常用硬阈值量化方法。 小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。 压缩与消噪的区别: 主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量，而消噪的目标是提高信号质量。 有效的信号压缩方法: 小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展，并保留绝对值最大的系数。 自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值，且各层阈值可以不同。

毕业设计用的 MATLAB 工具箱太多太杂？这个同步压缩工具箱挺靠谱的，功能做得比较全，关键是所有源码都测过，拿来直接跑就行，不用调来调去。适合赶 ddl 的时候用，省事不少。 同步压缩算法的 MATLAB 实现，写得还挺工整，变量命名清晰，看得懂也改得动。像同步编码、压缩矩阵这些关键模块，都分了文件，逻辑一目了然。你要是做数据压缩、信号相关课题，直接套进项目里也挺合适。 源码打包在MATLAB 同步压缩工具箱.zip，下载解压就能跑。用的是标准.m文件结构，没有太多依赖，兼容性不错，R2018b 之后的版本基本都能跑。用的时候注意路径别乱放，建议整个文件夹一起加到MATLAB路径里，免得报找

这项技术对程序员、研究人员和用户都非常实用，特别适用于RGB彩色图像的压缩。该方法采用了三级离散小波变换和一维离散余弦变换。

详细探讨了曲波变换在图像压缩中的应用。相较于传统的JPEG2000和SPIHT算法，曲波变换能够通过较少的系数有效地存储弯曲的边缘，从而实现更高的压缩率。这种技术创新为图像压缩领域带来了新的可能性。

该matlab程序专门设计用于通过离散小波变换来压缩图像。

MATLAB同步压缩工具箱提供了lu分解法matlab代码的详细实现。

图像压缩前的尺寸分析：名称 大小 字节 类型 属性 X 256x256 524288 双精度 第一次压缩后的图像尺寸：名称 大小 字节 类型 属性 ca1 135x135 145800 双精度 第二次压缩后的图像尺寸：名称 大小 字节 类型 属性 ca2 75x75 45000 双精度

小波变换和神经网络的结合，压图效果还挺香的，适合做图像压缩优化的你。如果你平时用 MATLAB 图像，这个项目值得一看。代码结构清晰，跑起来也不难，适合拿来练练手或者当毕业设计的起点。