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使用离散小波变换、双树变换和小波包分析信号。
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时间序列数据和图像的哈尔变换
使用哈尔变换分析信号变异性,创建信号近似和水印图像。
边界效应
使用零填充、对称和平滑填充补偿离散小波变换的边界效果。
基于双树小波变换的解析小波
利用双树复小波变换建立近似解析小波。
小波互相关用于超前滞后分析
测量两个信号在不同尺度上的相似性。
非抽取离散平稳小波变换
利用平稳小波变换恢复小波平移不变性。
严格采样和过采样小波滤波器组
了解树状结构的多速率滤波器组。
基于小波的密度估计
利用小波进行非参数概率密度估计。
一维分数布朗运动合成
合成一维分数阶布朗运动信号。
多重分形分析
利用小波导波来表征局部信号的规律性。
小波包
采用按位置、尺度、频率进行小波包分解的方法对一维和二维信号进行小波分解。
一维小波包分析
使用小波分析仪应用程序用小波包分析信号。
二维小波包分析
使用小波分析仪应用程序用小波包分析图像。
小波包:分解细节
这个例子展示了小波包与离散小波变换(DWT)的区别。
利用小波分析财务数据。
具有非常快速演化的信号,如动态系统中的瞬态信号,可能会发生突变,如跳跃,或一阶或二阶导数的急剧变化。傅里叶分析通常不能检测到这些事件。这个例子的目的是展示小波分析如何检测信号变化的准确时刻,以及信号的类型(信号的破裂,或其一阶或二阶导数的突变)和变化的幅度。在图像处理中,一个主要的应用是边缘检测,这也涉及到检测突变。
利用小波分析生理信号。
学习双树复小波变换相对于严格采样离散小波变换的优点。
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