数据重构
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MATLAB实现拉格朗日插值散点数据重构与预测系统
本项目基于MATLAB实现拉格朗日插值算法，通过离散数据点构造插值多项式。支持用户自定义散点输入，自动生成插值函数并可进行区间插值计算，输出平滑连续曲线。适用于数据重构、函数逼近及预测分析。 -
基于提升小波变换的高性能信号去噪系统
本项目利用提升小波变换（Lifting Wavelet Transform）实现一种优于传统小波算法的信号去噪方案。提升小波方法作为第二代小波的核心，通过分裂、预测和更新三个核心步骤，克服了传统卷积小波计算量大且难以实现原位运算的局限性。在功能实现过程中，系统首先对含噪信号进行多尺度提升分解，提取出各频段的细节分量。随后，针对细节分量中隐含的噪声特征，项目采用了改进的阈值收缩算法，通过构建更连续的自适应阈值函数，有效解决了硬阈值函数产生的不连续跳变以及软阈值函数带来的恒定偏差问题。这种方法能够在滤除高频噪 -
基于S变换的非平稳信号时频分析与重构系统
本项目在MATLAB环境下完整实现了S变换（S-Transform）算法，该方法作为一种先进的时频分析工具，有效融合了短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）的优势。其核心机理在于引入了随频率自动调节宽度的窗函数，即在低频部分使用较宽的时间窗以获得更高的频率分辨率，在高频部分使用较窄的时间窗以获得更高的时间分辨率。本项目的核心功能模块包括：首先，基于离散傅里叶变换理论开发的高效S变换计算算子，通过在频域利用卷积定理显著提升了运算速度。其次，实现了信号的完备重构功能，即通过逆S变换（IST）将时频 -
GprMax电磁仿真数据深度解析与后处理系统
该项目是专为gprMax 2D和3D电磁仿真软件设计的专业后处理平台，旨在解决仿真生成的HDF5格式（.out文件）在MATLAB环境中的无缝读取与高级可视化需求。系统核心功能包含自动化数据解析引擎，能够精准提取文件内的空间步长、采样频率、天线位置及时间序列等元数据。针对2D数据，系统实现了自动化B-scan图像绘制，集成了直流偏移消除、零时刻修正、指数增益（AGC）补偿以及带通滤波等预处理模块。针对复杂的3D模拟数据，系统提供了强大的三维矩阵重构技术，支持沿X、Y、Z轴方向的动态切片提取（C-scan） -
基于小波变换与阈值量化的图像压缩系统
该项目是一个专门用于MATLAB环境下进行图像压缩演示与实验的工具，其核心目标是解决开发者在学习小波变换过程中遇到的编程实现与参数调优难题。程序完整实现了从图像载入到离散小波变换（DWT）分解的过程，支持对图像进行多层级的小波分解，将图像能量集中到少数低频分量中。通过引入多种阈值选择规则（如硬阈值和软阈值处理方式），系统能够精准地过滤掉对视觉贡献较小的高频细节信息，从而在保持图像主要视觉特征的前提下显著减小存储容量。项目详细记录并展示了在不同小波基（如Haar、Daubechies、Symlets等）作用 -
基于小波分解的多性质信号强制去噪重构系统
本系统主要针对不同物理性质的一维信号数据进行多层次的深度分析与净化处理。 系统能够自动适应包括周期性振动信号、瞬变非平稳信号以及带噪随机序列在内的多种数据类型。 核心功能通过调用MATLAB信号处理工具箱，首先执行多尺度离散小波分解（DWT），将原始信号映射到不同频率的子带空间中，实现高频噪声成分与低频特征成分的有效分离。 在去噪环节，系统采用强制去噪（Mandatory Denoising）策略，通过对特定层级的高频细节系数进行零化处理，从根本上剔除不稳定的高频干扰。 处理完成后，利用逆离散小波变换（I
