**CurveLab 2.1.2 - 曲波变换与去噪基础** CurveLab 是一个专门用于曲波变换和去噪的软件工具，版本 2.1.2 提供了强大的功能，尤其适合初学者入门曲波去噪技术。本文将深入探讨曲波变换的基本原理、在去噪中的应用以及CurveLab如何实现这一过程。 ### 曲波变换 曲波变换（Wavelet Transform）是一种数学分析方法，它能够将信号在时间和频率上同时进行分析，与传统的傅立叶变换相比，曲波变换具有更好的时频局部化特性。在傅立叶变换中，信号被分解为一系列正弦波，而曲波变换则将信号分解为一系列形状类似于“小波”（wavelet）的函数。这些小波函数可以在不同尺度和位置上变化，因此能够捕捉到信号在不同时间尺度上的细节信息。 ### 曲波去噪 曲波去噪是利用曲波变换的特性来去除信号中的噪声。在曲波域中，信号和噪声通常有不同的分布特征：信号通常集中在低频部分，而噪声往往分散在高频部分。因此，通过设置阈值，可以有效地消除高频部分的噪声，保留低频部分的信号成分，从而达到去噪的目的。 ### CurveLab 的操作流程 1. **导入数据**：CurveLab 支持导入各种类型的数据文件，用户可以将需要处理的信号导入软件。 2. **进行曲波变换**：软件内置多种小波基函数，如Haar、Daubechies、Symlets等，用户可以选择合适的小波基进行变换。变换后，信号会被分解为多个尺度和位置的小波系数。 3. **设置阈值**：根据信号特点和噪声水平，用户可以设定阈值策略，常见的有软阈值和硬阈值。软阈值会平滑地移除小波系数，而硬阈值则直接将超过阈值的系数置零。 4. **去噪处理**：应用阈值策略后，CurveLab 会在曲波域内进行去噪操作，将超出阈值的高频噪声系数减小或清除。 5. **逆曲波变换**：完成去噪后，软件将进行逆曲波变换，将处理后的信号重新转换回时间域。 6. **结果评估**：用户可以对比去噪前后的信号，评估去噪效果，并可能需要调整阈值参数进行优化。 ### 小结 CurveLab 2.1.2 作为一款开源软件，提供了一个直观且易于使用的界面，帮助用户理解和应用曲波变换去噪技术。通过对原始信号的曲波分析，它可以有效地去除噪声，保留信号的主要成分，对数据处理和分析具有重要价值。无论你是初学者还是经验丰富的研究人员，CurveLab 都是一个值得探索的工具，帮助你在信号处理领域更进一步。

适合三维数据的处理，应用了较为先进的曲波变换来实现，其实践性很强，非常适合研究信号处理方面的理论。

曲波变换matlab代码弯嘴 用于2D和3D Curvelet转换的Python包装器。 它使用设计框架以无矩阵线性运算的形式提供正向和逆向Curvelet变换。 如果您仍然感到困惑，请查看下面的或！ 安装 安装curvelops需要以下组件： 2.1.5 > = 2.0.2 这两个软件包都必须手动安装。 请参阅下面的更多信息。 安装这些工具后，可以使用以下方法安装curvelops ： export FFTW=/path/to/fftw export FDCT=/path/to/CurveLab python3 -m pip install git+https://github.com/cako/curvelops@main 只要您使用的是pip>=10.0 。 要检查，请运行python3 -m pip --version 。 入门 对于2D变换，您可以开始使用： import numpy as np import curvelops as cl x = np . random . normal ( 0. , 1. , ( 100 , 50 )) FDCT = cl . FDCT2

曲波变换matlab代码SigmaTransform-Matlab 在Matlab / Octave中实现Sigma变换。 内容 一般信息 该存储库显示了MATLAB / Octave中的“ SigmaTransform”的示例性实现，如论文“由辛同态引起的量子帧和不确定性原理”中所定义。 请注意，该库并非旨在展示最高性能，而是展示了“ Sigma变换”通用接口用于执行众所周知的信号处理变换/算法（如短时傅立叶变换，小波变换，Curvelet变换， Shearlet变换等，仅在单个参数方面有所不同-“谱微分同构”。 安装 安装了Signal Processing工具箱的在MATLAB R2016a上编写和测试的代码应该是自包含的，因此，应克隆存储库或将在此存储库中找到的所有文件复制到本地文件夹，并更改Matlab路径到此文件夹应该足以使用和测试提供的代码。 该代码还应该在经过GNU Octave 4.4.1测试的GNU Octave上运行，并安装和加载信号和图像包。 用法 两个例子 Examples_SigmaTransform1D.m Examples_SigmaTransform2

绝对强悍的资料哦，第三代小波的资料，好不容易收集的，希望对大家有用哦！！！！！！

3.3定义楔形窗 并周期化 *

<p class="MsoNormal"><span style="font-family:宋体;font-size:9pt;">压缩传感理论将信号的采样与压缩同时进行，利用信号在变换基上可以稀疏表示的先验知识，从比香农采样少的多的观测值中重构原始信号。</span><span style="font-family:宋体;font-size:9pt;">近年来，两步迭代阈值算法作为一种求解反问题的优化方法，因其与多尺度几何分析存在紧密联系，且算法参数少，思想比较简单等特点，已经应用到了压缩重构中。但其使用时域的软硬阈值算子，不能获得很好的图像稀疏表示，从而使得算法重构精度不高。针对上述问题，本文在研究两步迭代阈值算法的基础上，提出了一种自适应的两步迭代阈值算法。该算法利用当前估计值提供的信息自适应估计步长参数，保证了估计值向最优解方向移动，提高了算法的重构精度，且针对其稀疏表示信号能力不足的缺点，运用高斯混合尺度模型对曲波邻域系数进行建模，充分利用曲波变换平移不变性和多方向选择性的优点，增加了图像表示的稀疏度。最后将其应用到图像压缩重构中，实验结果表明，该算法在峰值信噪比和主观视觉上都优于小波域高斯混合尺度模型和曲波硬阈值重构方法。</span></p><!--EndFragment-->

曲波变换matlab代码SynLab 概述 一维同步压缩波包变换（SSWPT）： 分析叠加的非线性振荡信号的瞬时特性（瞬时频率，相位和幅度）。 二维同步压缩的Curvelet变换（SSCT）： 叠加非线性振荡纹理的局部特性。 3D同步压缩波包变换（SSWPT）： 应用范围： 地球物理学：地震波场分离和地滚波去除。 材料科学：原子晶体图像分析，晶界和局部缺陷识别，弹性变形估计。 艺术：用于法医的画布绘画分析。 介绍 SynLab是Matlab和MEX例程的集合，该例程实现了[1]-[4]中提出的1D和2D同步压缩转换。 它在[2] [5] [6] [9]中包含数值示例。 [1] H. Yang。 同步压缩波包变换和基于微分同构的一维通用模式分解频谱分析。 应用与计算谐波分析，2015，39（1）：33 – 66。 [2] H. Yang，J。Lu和L. Ying。 使用2D同步压缩变换的晶体图像分析。 多尺度建模与仿真，13（4）：1542-1572，2015年。 [3] H. Yang和L. Ying。 用于2d模式分解的同步压缩波包变换。 SIAM影像科学杂志，6（4）：1979-2

曲波变换matlab代码德康 概述 我们介绍了DeCom工具箱，该工具箱提供了一组用于非平稳多分量信号分解的Matlab函数。 它包括用于可视化振荡信号的时频分布，提取成分分离得很好的时频脊，估算瞬时频率，幅度和波形的例程。 该例程适用于（广义）模式分解模型和多分辨率模式分解模型。 这些模型和分解技术都可以进行理论分析和有效的数值实现。 应用范围： 地球物理学：地震波场分离和地滚波去除。 材料科学：原子晶体图像分析，晶界和局部缺陷识别，弹性变形估计。 艺术品：用于艺术取证的画布绘画分析，用于绘画保存的画布去除 机械工程：故障检测 麻痹：LIGO信号分析 参考 文件夹SynLab是Matlab和MEX例程的集合，该例程实现了[1]-[4]中提出的1D和2D同步压缩转换。 它在[2] [5] [6]中包含数值示例。 文件夹GeneralModeDecom是Matlab例程的集合，这些例程用于[1]，[9-11]中研究的广义模式分解和多分辨率模式分解。 [1] H. Yang。 同步压缩波包变换和基于微分同构的一维通用模式分解频谱分析。 应用与计算谐波分析，2015，39（1）：33 – 6

脊波和曲波变换，小波变换相关资源，值得参考