信号与图像的稀疏分解及初步应用-王建英很高清很全面十分有用的学习资料，适合初学者和应用！！！

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。

信息熵程序下载！信号处理，图像处理，基于小波变换之后的连续特征提取，可以作为一个后续的工作，对信息的敏感度特别有效，希望能够采纳，提取信号特征有用，采纳，采纳，很实用很实用很实用很实用。

先前找了2个waveVCDViewer波形查看工具，不管是安装版的还是所谓绿色版本的，都不能正常使用——不是软件过期就是运行错误！后来自己找了一个很方便的绿色版，为了方便有同样需要的同学，现在上传分享给大家！waveVCDViewer波形查看工具(GTKwave),独立运行，纯绿色版本，不需安装，直接解压运行gtkwave.exe文件即可！例如：解压缩到C盘，直接运行"C:\gtkw\bin\gtkwave.exe";或者解压缩到D盘，则运行"D:\gtkw\bin\gtkwave.exe"，在cmd命令行模式或者在窗口模式下用鼠标双击都可以！简单使用说明：1.按照上面的方法，解压缩并运行gtkwave以后，可以将一个VCD波形文件用鼠标拖到gtkwave运行窗口中，以打开VCD波形文件。
2.这时候波形窗口还是空白一片，什么图形都没有！？——不要吃惊，这是正常的！是为了能够筛选使用者关心的信号波形而进行的设计；
要不然如果VCD文件里面的信号很多的话，一上来一大堆的信号波形图像，就会显得很乱。
下面可以参照我的方法步骤来操作，我的例子是查看一个SystemC产生的VCD(ValueChangeDump)波形文件。
按照前面说过的，将这个VCD波形文件用鼠标拖到打开的gtkwave运行窗口中以后，点击左上边的子窗口“SST”中的“SystemC”,则会在左下边的子窗口中出现对应"Type"和"Signals"的列表。
3.将"Signals"下面的信号名称用鼠标拖到中间的子窗口"Signals"中，就会在右边的子窗口"Waves"中显示对应的波形文件了！4.键盘按“Alt+F”或者点击上方的zoom图标（或者不怕麻烦的话，还可以依次点击“Time”-“Zoom”-“ZoomFull”）就可以显示完整时间段的波形，当然你也可以进行放大或者缩小显示等等操作。
如果使用中还有问题，可以问我。
谢谢！HY

经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。

信号处理、图像处理、计算机视觉、数值分析、数值线性代数和机器学习算法。
稀疏和冗余的表述在信号和图像处理方面的从理论到实际应用

盘算机本领阻滞快捷,数字化已经成为社会的主流,数字信号处置本领是现代社会的弥留本领。
数字信号的使用极其普及,通讯、语音信号处置、图像信息处置、振动信号处置等方面都有数字信号处置本领的使用，数字信号处置下场无处不在，信息迷信已经渗透到齐全现代做作迷信以及社会迷信规模。
本文将扼要阐发数字信号处置本领的阻滞汗青,数字信号处置本领的特色,并且举例阐发数字信号处置本领的使用,末了对于数字信号处置本领前景举行展望。
可用于课程作业参考。

SparseandRedundantRepresentations中文版迈克尔Elad是盘算机迷信部份——以色列理工学院的一位副传授。
他感兴趣的钻研规模搜罗信号处置、图像处置、盘算机视觉、数值阐发、数值线性代数以及机械学习算法。

《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
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稀疏和冗余-在信号和图像处理方面从理论到实际使用（中文）

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。