一维信号小波分解和重构实例演示 关于该程序的详细用法，可参考博客： https://blog.csdn.net/m0_70745318/article/details/124787057

本文研究了自由曲面的三维重构技术。首先，利用一种新型数字化非接触式测量设备一激光跟踪仪扫描某飞行器局部模型，获得其模型的点云数据，在此基础上，利用CATIA软件的逆向造型功能对其点云数据进行了曲面重构；最后，利用CATIA软件的对齐及数据处理功能，对点云与重构模型进行了相关的误差分析。实验结果表明，该测量方法符合误差要求，对工业应用和生产具有较高的实用价值。

基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理

方向波变换的很重要的一步操作，陪集分解和重构 保证了采样的程序代码

实现对图像的分块，并进行基于压缩感知算法的恢复与重构。恩不错的资源 。

系数重构 命令：upcoef 格式： 1. Y=upcoef(O,X,’wname’,N) 2. Y=upcoef(O,X,’wname’,N,L) 3. Y=upcoef(O,X,’Lo_R, Hi_R’,N) 4. Y=upcoef(O,X,’Lo_R,Hi_R’,N,L) 5. Y=upcoef(O,X,’wname’) 6. Y=upcoef(O,X,Lo_R,Hi_R) O=‘a’ 低频，O=‘d’ 高频

针对双目视觉深度估计成本高、体积大以及监督学习需要大量深度图进行训练的问题,为实现无人机在飞行过程中的场景理解,提出一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先,为减小不同尺寸目标对深度估计的影响,将输入的图像进行金字塔化处理;其次,针对图像重构设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络,该网络基于输入的左视图或右视图以及生成对应的金字塔视差图,采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图;最后为提高深度估计的精度,将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性损失中,并且联合视差图平滑性损失、图像重构损失、视差图一致性损失作为训练的总损失。实验结果表明,经过在KITTI数据集上的训练,该模型在KITTI和Make3D数据集上相比其他单目深度估计方法具有更高的准确性和实时性,基本满足无人机自主飞行对深度估计准确性和实时性的要求。

小波分解和重构的信息代码，可以帮助大家学习小波的分解与重构。

CoSaMP重构算法的基于调制宽带转换器的频谱感知

为研究船舶电力系统，某实验室搭建了船舶电力系统的实验模型。由于实验模型非常复杂，所以有必要对其化简。化简的原则遵循：在符合实际情况的前提下，在满足精度要求的基础上，大胆地忽略一些次要因素，使模型尽量简化，以利于进行分析。 运用图论的方法，将船舶电力系统的设备（发电机、电动机、静态负载、馈线、跨接线等等）抽象为一条条的支路，而将船舶电力系统中的设备之间的交点抽象为节点。这样，通过重新绘制整个系统，复杂的电力系统变为相对简单得多的电力系统结构图。