多尺度小波

多尺度二维小波命令格式如下：1. [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’)，2. [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。

这是一段适用于Matlab软件的二进小波图像多尺度边缘检测代码，经过亲自测试，效果非常显著，强烈推荐给所有对此感兴趣的人使用。

基于MATLAB的小波图像融合（多种算法）是一种先进的图像处理方法，适合学习和研究图像融合技术的用户。将涵盖多种常用的小波变换算法，并提供详细的MATLAB实现步骤。通过多种算法的对比与应用示例，帮助用户理解不同算法在图像融合中的表现与效果。学习这方面的内容，您可以下载相关代码和资料以作参考。

任意阶数的Alpert 多小波生成，真的挺香。用 MATLAB 写的这两个脚本get_Alpert_multiwavelet.m和plot_Alpert_multiwavelet.m，一个用来生成多小波，一个直接可视化，配合使用，调试效率高。你要是做信号、图像去噪啥的，用它来搞定局部特征提取，挺顺手的。多小波里比较有代表性的就是Alpert 多小波了，Russell Alpert 那套东西在非均匀数据上效果不错，是它那个“正的第一系数”设计，在数值计算中稳定性会更好，实际跑起来不容易炸。你只要传个阶数k进去，函数就能帮你构建对应阶的多小波基函数。想看清楚长啥样？直接跑plot_Alpert_m

多尺度函数的 MATLAB 脚本shujiao5.m，对搞图像或者信号的同学来说，真是个不错的入门资源。结构清晰，注释也比较友好，运行起来效果一目了然，适合你想快速上手多尺度变换的概念和实践。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。

音频信号处理的MATLAB实现中，多小波技术展现了其独特的优势和应用前景。通过多小波分析，可以更精确地捕捉和处理音频信号中的细微特征，为音频处理技术的进一步发展提供了新的可能性。

散射小波Matlab软件包可用于图像检索和分类。该软件包非常便捷，包含详细的使用说明，不仅提供源代码。

Matlab程序，包括基于BayesShrink和VisuShrink阈值的小波去噪方法的代码，已经过实际验证可靠。