多小波变换
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MATLAB多小波变换工具箱MultiWaveletToolbox
MultiWaveletToolbox是一个完整的MATLAB多小波变换算法工具箱，提供多小波基函数生成（如GHM、CL、BAT等）以及高效的多小波正变换与逆变换实现，助力信号处理与数据分析研究。 -
MATLAB实现基于多小波变换的多层信号去噪系统
本项目提供完整的信号去噪解决方案，通过多小波变换矩阵实现信号多层分解，结合阈值处理技术有效消除噪声，支持自定义小波类型、分解层数和阈值策略，适用于一维/二维信号处理。 -
MATLAB多小波算法实现：正逆变换与滤波器设计
本项目基于MATLAB实现了多小波基本算法，包括多小波正/逆变换、多小波基生成与滤波器组设计。支持信号多尺度分解与重构，适用于信号处理与算法测试场景。 -
MATLAB实现基于DGHM多小波的自适应信号去噪系统
本项目利用MATLAB构建DGHM多小波变换处理系统，通过多尺度分解、阈值去噪和重构模块，实现对图像、音频和生物医学信号的智能降噪处理。算法具备自适应特性，可有效提升信噪比。 -
MATLAB多小波变换信号去噪系统
本MATLAB项目实现基于多小波变换的信号去噪系统，支持多种小波基函数选择、变换矩阵生成、多层分解阈值处理与重构。适用于音频、图像和生物信号等类型，提升含噪信号的信噪比。 -
基于多小波变换的MATLAB信号降噪工具箱 - MultiWaveletDenoising
MultiWaveletDenoising是一个高效的MATLAB信号处理工具，通过多小波变换自动分解与重构信号，并自适应选择最优小波基，有效滤除高斯白噪声和脉冲噪声，同时保留关键信号特征。适用于生物医学、通信等领域的噪声抑制场景。 -
MATLAB多小波变换算法实现与系统分析工具箱
本项目提供多小波变换的高效MATLAB实现，对比单小波变换在对称性、正交性等方面的优势，支持信号处理、图像压缩和特征提取应用，允许用户自定义多小波基。
