您好,今天飞哥来为大家解答以上的问题。双树复小波变换与神经网络python代码，双树复小波变换matlab相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、哈哈！不知你如何想到用复小波进行DWT滴，目的是啥？matlab没有用复小波进行DWT滴分解和重构滴方法。

2、用复小波进行DWT分解与重构滴研究目的一般有两种：第一，复小波变换具有优于实小波滴平移不变性，对突变点的反应更加灵敏，可更加准确和清晰的表现信号的突变信息。

3、在实际应用中也可用实小波滴SWT抑制消弱平移敏感性以达到类似滴效果。

4、第二，复小波与实小波相比除了不仅可提供幅值信息还有相位信息，而且还能提供多种复合信息，然而，复小波变换得到的小波系数为复数形式，构造它的完全重构滤波器非常困难，1998年，N.G .Kingsbury提出了对偶树（双树）复小波变换（Dual-tree Complex Wavelet Transform, DT CWT）理论，该变换满足完全重构条件，且保留了复小波变换的诸多优良特性：近似的平移不变性、良好的方向选择性（6个，±15°、±45°、±75°）、有限的冗余和高效的阶数，与此同时，它还具有完全重构特性。

5、这玩意儿有国内学位论文，好像是图像方面滴，你可以查查。

6、但貌似没啥具体代码和操作性说明，也不知是不是正宗滴DT CWT，实际应用中相位信息滴解读在信号处理中一直不够直观，清晰和明确，如同FT中相位谱一直难以研究一样，做试探性研究尚可，实用性貌似不强。

7、所以完全不知你为啥要玩复小波滴分解和重构呦！不为实用只为与众不同，容易发文章吗！此种风气不可有啊，哇咔咔！。

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