参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

文件中包含test.m文件和两个函数以及一张测试图片。
利用学习机会自己编写了均值滤波和中值滤波函数，并在test.m文件中运行，有详细代码注释，希望一起学习。

小波变换C语言实现，包括harr,db1等小波基，具体小波基可以更改代码中滤波函数即可。

开发环境是基于qt+opencv+vs2013能实现方框滤波，均值滤波等滤波函数，已验证，均能运行，如若需要后续资料，尽可私信我，大家互相学习

matlab5*5十字型窗口中值滤波源代码

改进的中值滤波程序，测试后能有效滤除各种噪音，如高斯，椒盐等，比单一的中值滤波效果显著，此为中值滤波函数的M文件，用时需要自己编写主程序调用此函数即可。

常见的matlab对于图像处理的代码最常用的一些图像处理Matlab源代码#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2：二维离散余弦变换的图像压缩#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4：直方图均匀化#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8：图像的自适应魏纳滤波#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10：图像的高通滤波和掩模处理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

计算机视觉第一次大作业主要代码，实验一:混合图像实验目标是编写一个图像滤波函数，并用它基于Oliva、Torralba和Schyns在SIGGRAPH2006发表的题为“Hybridimages”的论文的简化版本创建混合图像。
混合图像是静态图像，其解释随着观看距离的变化而变化。
其基本思想是，高频往往在感知中占主导地位，但在远处，只能看到信号的低频(平滑)部分。
通过将一幅图像的高频部分与另一幅图像的低频部分混合，可以得到一幅混合图像，在不同的距离产生不同的解释。
你将使用你自己的解决方案来创建你自己的混合图像。

试验目的是编写一个图像滤波函数，并用它基于Oliva、Torralba以及Schyns在SIGGRAPH2006宣告的题为“Hybridimages”的论文的简化版本建树稠浊图像。
稠浊图像是动态图像，其评释随着寓目距离的变更而变更。
其底子脑子是，高频频频在感知中占主导位置，但在远处，只能看到信号的低频(滑腻)部份。
经由将一幅图像的高频部份与另一幅图像的低频部份稠浊，能够患上到一幅稠浊图像，在不合的距离暴发不合的评释。
你将使用你自己的处置方案来建树你自己的稠浊图像。

在快速傅里叶变换(FFT)方法处理单幅干涉图原理的基础上,提出一种基于样本块匹配的干涉图延拓方法,利用干涉图像的可信度和等照度线特征,来确定待填充块的优先权,然后在干涉图的已知区域寻找与待填充块最相似的样本块来进行填充。
充分利用了干涉图的条纹特征,结合梯度变化方向有效地合成纹理信息,具有很好的延拓效果。
最后将该干涉图延拓方法与傅里叶变换,合适的滤波函数和相位解包方法结合起来构成整套单幅干涉图处理方法。
采用该单幅干涉图处理方法获得的波面峰谷值与Zygo移相干涉仪得到的平均相差不到λ/100,并且两种方法获得的波面均方根值平均相差不到λ/200。

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。