高分求助Matlab编程高手（实现信号处理技术中几种信号变换的编程） 50
运用Matlab实现对先进信号处理技术基础中已有信号的Hilbert变换、经验模态分解、基本小波变换的编程。急！急！急！...
运用Matlab实现对先进信号处理技术基础中已有信号的Hilbert变换、经验模态分解、基本小波变换的编程。急！急！急！
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matlab中有hilbert变换的现成函数，可以直接调用
要编程的话，先把信号做DFT，然后把负频率置零，正频率乘以2，然后做IDFT，就得到结果了
不知道说的是连续小波变换还是离散小波变换。这两种matlab中的wavelet toolbox里面均有现成的函数。
连续小波变换 可以看成是信号和小波的相关，因此在频率域做可以提高速度，分为以下几个步骤：
1、对信号做傅里叶变换；
2、对小波做尺度伸缩，然后做傅里叶变换(如果小波在频率有解析表达式的话，直接在频率按照信号的采样率对信号采样)；
3、信号的傅里叶变换 乘以 小波的傅里叶变换
4、对步骤3的结果做逆傅里叶变换。
离散小波变换，需要先设计好分解滤波器和重构滤波器，编程时要注意下采样过程和边界处理
要编程的话，先把信号做DFT，然后把负频率置零，正频率乘以2，然后做IDFT，就得到结果了
不知道说的是连续小波变换还是离散小波变换。这两种matlab中的wavelet toolbox里面均有现成的函数。
连续小波变换 可以看成是信号和小波的相关，因此在频率域做可以提高速度，分为以下几个步骤：
1、对信号做傅里叶变换；
2、对小波做尺度伸缩，然后做傅里叶变换(如果小波在频率有解析表达式的话，直接在频率按照信号的采样率对信号采样)；
3、信号的傅里叶变换 乘以 小波的傅里叶变换
4、对步骤3的结果做逆傅里叶变换。
离散小波变换，需要先设计好分解滤波器和重构滤波器，编程时要注意下采样过程和边界处理
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2023-06-12 广告
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