This is a series of wavelet procedures, very useful, including wavelet, wavelet...

资 源 简 介

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详 情 说 明

小波分析是一种广泛应用于信号处理领域的数学工具，它通过不同尺度的基函数分解信号，在时频域都能提供良好的局部化特性。这一系列程序实现了完整的离散小波变换(DWT)处理流程。

核心功能模块包括正向小波变换和反向重构变换。正向变换通过特定的小波基函数将信号分解为不同频带的系数，形成层次化的小波树结构。反向变换则能根据这些系数精确重建原始信号。

在实现过程中，程序考虑了边界延拓处理、系数量化等关键技术点。特别是小波树的构建算法，采用递归方式实现了多级分解，每级产生近似系数和细节系数，为信号分析提供了多分辨率框架。

这些算法在毕业设计中得到实际验证，可应用于音频处理、图像压缩等领域。小波变换相比傅里叶变换的优势在于能同时捕捉信号的时域和频域特征，特别适合处理非平稳信号。