非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

有关小波方面的仿真程序（matlab），涉及小波相关应用处理，多为小波变换，小波正交变换，小波图像处理，小波信号降噪等

小波去噪matlab的代码，%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr=1;

matlab代码，小波变换实现图像去噪，对图像上的高斯噪声可以有效去除，并且可以多次去除

基于过完备字典的稀疏表示，用于图像恢复、图像去噪

随着人们交通出行的日益频繁，环境噪声已严重影响到出行的质量。
传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等，但受限于布置空间、材料特性和成本等因素，传统方法对高频噪声去除效果较好，但对低频噪声效果不太理想。
因此，主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。
与传统降噪手段不同，主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理，利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。
主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略，并且能够选择性的处理特定频段的噪声，从而显著的提升降噪质量。
目前，主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。
该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改，以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。
但基于FXLMS算法设计的降噪耳机，使用过程中存在收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，而对宽带噪声控制效果不理想等问题，因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。

该代码能够很好的实现sar的去噪，对于研究图像降斑非常实用

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

其中的预处理包括图像灰度化、去噪、滤波、锐化、边缘检测。

对机械振动信号进行emd分解，并通过仿真信号加噪后进行分解，分解后的信号还比较满意

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。