transform操作

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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

傅立叶变换函数 傅立叶变换既可以对连续信号进行变换，也可以对离散信号进行变换。本小节只介绍离散傅立叶变换。

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。

The Fourier Transform Profilometry method in MATLAB is based on the analysis of a reference grating and a deformed grating to obtain the folded phase. After phase unwrapping, the height information of the object is derived based on the relationship between phase and height.

Matlab霍夫变换函数代码用于地平线稳定。这是提交给Matlab文件交换的代码副本，包含以下功能：使用霍夫变换（需要图像处理或计算机视觉工具箱）检测地平线，计算精确的摄像机俯仰和滚动，从不同角度稳定图像，利用已知的相机高度将图像校正到平坦海面。如果已知相机方向的不确定性，还能估计稳定或校正中的误差。该工具箱包括两个脚本和一组示例图像，指导用户使用这些功能。代码使用Matlab版本2014a编写，需计算机视觉系统工具箱或图像处理工具箱，受BSD许可证保护。

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种非线性、非平稳信号分析方法，结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和希尔伯特变换（Hilbert Transform）。 1. 经验模态分解（EMD） EMD是HHT的基础，通过自适应的数据分解方法，将原始信号分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。每个IMF反映信号的局部特征，通过上下包络线的平均迭代提取，直到满足终止条件。 2. 希尔伯特变换 希尔伯特变换计算信号的瞬时幅度和相位，提供IMF的瞬时频率和振幅信息。IM

本程序实现了图像的傅里叶变换，并通过测试验证了傅里叶变换的旋转不变性。通过MATLAB对不同的图像进行傅里叶变换，可以观察到其频域特征的变化，从而验证变换的有效性和可靠性。

Hough变换 Matlab代码，霍夫变换从头开始在MATLAB上实现。通过查找示例输出图像，您可以查看从此代码中可以获得的结果。

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