Wavelet变换

通过对Wavelet变换的高频系数进行统计分析，发现其符合广义高斯分布。采用极大似然估计方法对Wavelet变换系数的边缘分布和联合分布进行拟合，提出了一种新的Wavelet变换域水印盲检测框架。实验证明该检测器具备优异的性能。

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。

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

MATLAB小波图像边缘检测源码，实现了利用小波对图像边缘检测。含实验报告。

基于 MATLAB 的图像 二维小波变换，以及图像 重建。通过小波变换，可以有效地对图像进行压缩和去噪，从而提高图像质量。将介绍如何使用 MATLAB 实现这一过程，包含相关代码示例和关键步骤的详细说明。

给定时间序列，该算法生成随机变体，其中原始值都被保留（但它们的位置是随机的），但逐点Holder结构是固定的。这对于各种形式的假设检验很有用。参考文献：Keylock, CJ 2017. 保留逐点的多重分形代理数据生成算法Hölder规律结构，初步应用于湍流，Physical Review E 95, 032123，https://doi.org/10.1103/PhysRevE.95.032123。

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。