wavelet decomposition

1D Signal Two-Level Wavelet Decomposition Overview Two-Level Approximation Decomposition: The original signal is averaged every 4 values to capture the approximate components at this level. Two-Level Detail Decomposition: The difference between every 2 consecutive values in the original signal p

对字符串中，存在各种特殊符号的，可同时按多种符号（或特殊符号），分解字符串，按字符位置顺序返回。

影像融合，小波变换，基于MATLAB的实现方法，小波分解后用全色影像替代多光谱影像。

很不错的Matlab代码，可以很好的解决奇异值分解问题。

(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解，使得 A=LU，其中 L 为 下三角矩阵，U 为 上三角矩阵。注意：L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*，它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1（其对角线元素为 1）的乘积。 例： a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较： [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)

矩阵分解的推荐算法MATLAB实现，直接运行main.m

用于小波神经网络MATLAB程序模拟，建议初学者好好看看，有一定作用。

以下是Matlab中与小波变换相关的常用命令和函数，这些函数来自小波分析工具箱。共包括11部分内容，帮助你掌握小波变换在Matlab中的实现。 wavedec - 小波分解 waverec - 小波重构 dwt - 单层离散小波变换 idwt - 单层离散小波逆变换 wavelist - 显示所有可用的小波函数 wavedec2 - 二维小波分解 waverec2 - 二维小波重构 dwt2 - 二维离散小波变换 idwt2 - 二维离散小波逆变换 cwt - 连续小波变换 icwt - 连续小波逆变换 这些命令可以帮助你在Matlab中实现各种类型的小波变换，进行信号处理、数据压缩等应用

Morlet小波的MATLAB代码。MuseProject该存储库包含可用于预处理Muse头带的数据，并对其应用ML模型以基于RGB颜色对数据进行分类的代码。editmusefilewithtime.py该文件用于编辑来自缪斯应用程序MIND MONITER的RAW文件。该文件分为多个子文件，这些子文件包含当人们看到红色、绿色和蓝色时的实例数据。由于在我们的案例中，一个实验包含每种颜色的20个试验，因此我们得到了60个csv文件，其中分别有20个文件为红色、绿色和蓝色。musecombinedimage.m为了从数据中获得频谱图图像，我们使用MATLAB。通过应用Morlet小波变换，可以获得

连续莫尔莱小波变换的 Java 实现，是那种看着麻烦、做起来还挺有意思的工具。核心在于小波函数和卷积操作Java 里头实现的话，绕不过去的就是FFT加速卷积，性能提上去了，响应也快。你可以用java.util.fft（或者找个靠谱的第三方库）来搞定。文件里如果带有 MATLAB 源码，可以用来对照理解，甚至可以试试用mcc转成 Java 调用。嗯，虽然不是直接 copy paste 就能跑，但思路还是挺清晰的。如果你习惯用 MATLAB 做小波，这套思路搬到 Java 里其实也不难。只要把小波函数写好、FFT 好了，剩下的逻辑就自然串起来了。建议封装一下，比如写个CWTProcessor类，把