上海交大 小波变换课件，对于学习数字图像处理和信号处理的同学很有帮助！

matlab仿真代码

【MATLAB项目实战】基于Morlet小波变换的滚动轴承故障特征提取研究

能够实现灰度图像的8层冗余小波分解,得到图像的低频和高频特征.

C++实现小波变换，针对图像数据。资源包包含五个文件，WaveCoef.cpp、WaveCoef.h、wavelete.cpp、wavelete.h、说明.txt

资源来源于 https://blog.csdn.net/weixin_30390075/article/details/96019462?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0-96019462-blog-125852782.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3 的转载文章所提到的资源。即单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现。

小波变换函数matlab代码BPM检测器 每分钟拍数（BPM）检测算法的实现，如G.Tzanetakis，G.Essl和P.Cook题为“使用离散小波变换的音频分析”的论文所述。 你可以在这里找到它： 用法 选择要分析的.wav文件，并将其作为输入参数传递给bpm_detection函数，如下所示： myfile\n='file.wav'; [final_signal，correl，estBPM，cd] = bpm_detection（myfile） 上面的代码应在matlab的命令行中执行。 输出 final_signal：离散小波变换后的信号相关：求和信号estBPM的自相关函数系数：输入信号的BMP cd：DWT分解的各个级别的细节系数 或者，您可以使用较短的版本，仅打印BPM。 myfile\n='file.wav'; [estBPM] = bpm_detection（myfile） 为了实现这一点，请更改代码的第一行，使其看起来像这样：function [estBPM] = bpm_detection（s）

小波变换，给出不同尺度的变换重构，MATLAB自带函数库

小波变换作为一种新的时频分析方法，具有多尺度、多分辨率分析的特点，为信号处理提供了一种新的强有力手段。

一、脑电信号特点及一般处理流程 脑电信号特点： 随机性及非平稳性相当强。人脑是一个庞大而复杂的系统，按生理功能可分为许多基本环节，这些基本环节的生理活动相互影响、相互渗透地交织在一起，而其中存在的联系、制约关系及活动规律还没有被我们清楚地认识。因而，脑电信号表现出明显的随机性，一般不能用数学函数来准确表达，它们的规律主要从大量的统计结果中反映出来。 脑电信号具有非线性。脑电信号是大脑中各种神经元之间相互作用的信号的复杂组合，组合的非线性导致脑电信号具有非线性的特点。 信噪比低。在维持正常生理活动的条件下，生物体的各个基本系统之间存在着有机的联系，因而在脑电信号中存在着严重的背景噪声，而且噪声常常超过信号，导致信噪比很低。 信号微弱。人体脑电信号的强度很微弱，一般在微、毫伏级。