這個(gè)小波去噪程序,我不知道為什么有以下錯(cuò)誤?求各位大神幫我看看
2018-01-26 19:31:09
最近用labview做小波去噪,去的是調(diào)用matlab script節(jié)點(diǎn)的方法,用wden函數(shù)實(shí)現(xiàn)小波去噪,比如xd1=wden(x,'heursure','s','sln',lev,'sym8
2014-03-05 15:14:36
剛接觸labview,在做基于labview的數(shù)字音頻處理器的畢設(shè)時(shí)碰到的問題,查找了很多相關(guān)文獻(xiàn)之后,參考這些文獻(xiàn)我寫出下面這些程序,文獻(xiàn)里都是直接創(chuàng)建一個(gè)帶有噪聲的波形來(lái)進(jìn)行去噪然后顯示去噪后
2017-04-08 10:04:14
是一種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、結(jié)果較好的小波降噪方法。閾值去噪方法就是對(duì)小波分解后的各層系數(shù)中模大于和小于某閾值的系數(shù)分別處理,然后對(duì)處理完的小波系數(shù)進(jìn)行反變換,重構(gòu)經(jīng)去噪的信號(hào)。在現(xiàn)實(shí)情況下,有用的信號(hào)通常是低頻信號(hào)
2019-08-06 04:00:00
為什么用小波去噪一個(gè)程序得出的信噪比不一樣呢?
2023-04-25 11:15:18
圖像多小波閾值去噪方法具體有哪些?哪位能給點(diǎn)相關(guān)資料啊,感激不盡、
2015-05-14 22:39:36
方法是一種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、結(jié)果較好的小波降噪方法。閾值去噪方法就是對(duì)小波分解后的各層系數(shù)中模大于和小于某閾值的系數(shù)分別處理,然后對(duì)處理完的小波系數(shù)進(jìn)行反變換,重構(gòu)經(jīng)去噪的信號(hào)。在現(xiàn)實(shí)情況下,有用的信號(hào)通常是
2015-01-16 15:21:49
之后加入小波閾值去噪過程,再通過變換域低通濾波插值估計(jì)進(jìn)行雙重去噪處理。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明,該估計(jì)方法能夠有效地去除加性高斯白噪聲,比一般的LS估計(jì)算法性能要好,在一定程度上彌補(bǔ)了LS估計(jì)算法對(duì)噪聲
2010-05-06 09:01:31
檢測(cè)四個(gè)沖擊的位置,但是第三個(gè)和第四個(gè)噪聲干擾很大,波峰檢測(cè)不準(zhǔn)確,如何利用小波去噪去除圖中噪聲的干擾。
2016-05-12 12:09:25
小波閾值去噪的基本原理小波閾值去噪的基本思想是先設(shè)置一個(gè)臨界閾值λ,若小波系數(shù)小于λ,認(rèn)為該系數(shù)主要由噪聲引起,去除這部分系數(shù);若小波系數(shù)大于λ,則認(rèn)為此系數(shù)主要是由信號(hào)引起,保留這部分系數(shù),然后
2020-11-06 06:31:58
層到第N層的各層高頻系數(shù),將二維信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)。在以上的三個(gè)步驟中,選取閾值以及閾值量化處理是重點(diǎn),以下進(jìn)行實(shí)例操作,其中用到的ddencmp和wdencmp是MATLAB的去噪函數(shù),具體如下
2021-03-29 09:48:24
這是一個(gè)小波去噪程序,其他部分我都看懂了就是這個(gè)循環(huán)里,那幾個(gè)寫著visible的控件不知道是啥,求大神幫忙,非常感謝
2016-07-17 09:17:02
求一個(gè)labview和matlab小波去噪的教程,信號(hào)源是個(gè)txt文件
2017-06-01 22:43:34
請(qǐng)問各位兄弟姐妹,誰(shuí)有一維波形去噪程序啊
2011-08-16 13:33:42
為提高船舶液艙液位測(cè)量精度,研究了液位測(cè)量信號(hào)的特性,提出基于小波去噪和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的水位信號(hào)處理新方法。用平移不變小波去噪算法對(duì)液位信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,消除異
2009-04-15 09:56:53
17 本文在BayesShrink 閾值的基礎(chǔ)上,提出了一種計(jì)算更有效的自適應(yīng)的閾值估計(jì),并針對(duì)傳統(tǒng)的軟、硬閾值函數(shù)在去噪中的不足,提出一種新的去噪閾值函數(shù),最后將所提出的圖象去
2009-05-31 16:43:18
3 本文在BayesShrink 閾值的基礎(chǔ)上,提出了一種計(jì)算更有效的自適應(yīng)的閾值估計(jì),并針對(duì)傳統(tǒng)的軟、硬閾值函數(shù)在去噪中的不足,提出一種新的去噪閾值函數(shù),最后將所提出的圖象去
2009-05-31 16:53:58
27 本文使用小波分析中的Mallat 算法和圖形顯示算法相結(jié)合的方法,成功的去除了脈搏波中的呼吸干擾。采用Matlab Builder for .NET,將用于脈搏波去噪的M 文件轉(zhuǎn)換為COM組件,然后在VB
2009-06-04 09:10:11
19 為了去除單幀圖像小波去噪后殘留的噪聲和去噪時(shí)引入的類似脈沖噪聲的偽細(xì)節(jié),提出一種基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)娜?b class="flag-6" style="color: red">維KNN (K-Nearest Neighbors)幀間濾波視頻序列去噪方法。該方法首先對(duì)含噪
2009-07-16 08:42:18
34 本文采用小波閾值去噪方法,利用了小波變換多分辨率的特點(diǎn),它對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性,可以降低消噪算法的復(fù)雜程度,又可保證心電信息特征不被丟失。試驗(yàn)表明,該方法能較
2009-08-06 10:42:44
14 采用小波變換算法用于氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)圖像去噪研究。結(jié)合氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)的復(fù)雜性和小波變換的特性,小波變換算法可以有效地應(yīng)用于氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)圖像去噪。去噪圖像相對(duì)于原圖
2009-08-06 11:45:03
14 結(jié)合小波閾值降噪中估計(jì)小波系數(shù)的軟閾值和硬閾值方法的各自特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的方案。將該方法用于疊加了噪聲的仿真信號(hào)進(jìn)行降噪處理,采用信噪比和均方根誤差作為
2009-08-14 09:36:39
15 本文基于小波理論的基礎(chǔ)上介紹小波函數(shù)的選取和小波去噪的方法,并結(jié)合毫米波輻射計(jì)輸出信號(hào)為例進(jìn)行具體的分析。
2009-08-29 09:57:28
19 從信號(hào)去噪的角度對(duì)小波變換作了分析,并且對(duì)用非線性小波從噪聲中提取有用信號(hào)的算法作了對(duì)比研究,給出了幾種方法的綜合方法——變閾值消噪方法,以得到更好的消噪效果
2009-09-04 09:39:08
13 本文結(jié)合自適應(yīng)小波變換濾波去噪方法與小波閾值去噪方法,提出了一種可用于變速器故障振動(dòng)信號(hào)去噪的雙層濾波去噪算法。該算法的濾波過程分為兩層,第一層濾波采用自適
2009-09-09 16:29:01
9 一種改進(jìn)的輪廓小波變換及其圖像去噪應(yīng)用:由于方向?yàn)V波器組缺乏平移不變性,應(yīng)用輪廓小波變換,在去噪時(shí)會(huì)帶來(lái)人為視覺效果。針對(duì)該問題提出了一種新的非下采樣多尺度幾何
2009-10-23 10:23:19
18 該文提出了一個(gè)新的依賴于Besov 光滑參數(shù)和尺度的波原子軟閾值紋理圖像去噪模型。該模型充分考慮了新的多尺度幾何分析工具——波原子的優(yōu)良特性,比如波原子正交基和框架的
2009-11-11 16:04:51
7 該文提出了平穩(wěn)小波變換(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自適應(yīng)多尺度積閾值的圖像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。與傳統(tǒng)的閾值去噪算法不同,該閾值不是直接作用于小波
2009-11-11 16:08:33
20 系數(shù)閾值是流行的去噪方法,其中閾值方式與大小的選擇是一個(gè)重要的技術(shù)問題。該文依據(jù)非下采樣Contourlet分解系數(shù)與其父系數(shù)之間的相關(guān)性,給出非高斯雙變量分布,對(duì)該模型應(yīng)
2009-11-21 11:28:28
17 本文采用小波閾值去噪方法,利用了小波變換多分辨率的特點(diǎn),它對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性,可以降低消噪算法的復(fù)雜程度,又可保證心電信息特征不被丟失。試驗(yàn)表明,該方法能較
2009-11-27 11:40:45
21 在圖像處理中,基于離散小波變換的提升算法比傳統(tǒng)的卷積算法運(yùn)算簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好、易于實(shí)現(xiàn),因而被圖像去噪所采用。本文介紹了提升小波的基本原理,以及把提升小波應(yīng)用
2009-12-26 16:57:07
25 針對(duì)傳統(tǒng)軟硬閾值方法存在的估計(jì)小波系數(shù)連續(xù)性差和信號(hào)失真等問題,采用了三種改進(jìn)的小波閾值消噪方法,通過對(duì)仿真含噪信號(hào)進(jìn)行消噪分析及計(jì)算信噪比、賦范均方根誤差
2009-12-30 16:48:43
10 基于平穩(wěn)環(huán)境下小波去噪的研究:小波變換可以很好解決時(shí)間分辨率同頻率分辨率之間的矛盾, 具有很好的時(shí)頻特性。在環(huán)境變化相對(duì)平穩(wěn)和主要噪聲源預(yù)知的情況下, 用儀器同時(shí)測(cè)量
2010-01-04 12:16:40
6 醫(yī)學(xué)圖像去噪是醫(yī)學(xué)圖像處理的重要組成環(huán)節(jié),小波閾值去噪是信號(hào)處理中的一種重要方法。本文在介紹了Donoho 小波閾值去噪方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了一個(gè)新的閾值函數(shù),與傳統(tǒng)的軟
2010-01-15 11:55:10
22 為在去噪時(shí)能較好保留圖像邊緣特征,并針對(duì)Coutourlet 變換缺乏平移不變性和傳統(tǒng)閾值法的不足,提出了一種基于邊緣檢測(cè)的非子采樣Contourlet 變換自適應(yīng)閾值(AT-NSCT)圖像去噪方法。
2010-01-22 15:31:59
11 基于小波變換的信號(hào)奇異性檢測(cè)和去噪的例程,每個(gè)程序的具體功能見程序源碼:% exa130202.m, 例13.2.2% 求沖激函數(shù)、階躍函數(shù)及三角函數(shù)的小波變換、模極大
2010-02-10 10:06:18
257 摘要:基于連續(xù)均方誤差的準(zhǔn)則,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的激光超聲信號(hào)去噪方法.該方法將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分為信號(hào)分量起主導(dǎo)
2010-03-05 09:28:50
29 基于小波閾值理論的光學(xué)圖像去云處理新算法?摘 要:分析了部分云覆蓋的單幅光學(xué)遙感圖像經(jīng)過多層小波變換后,景物信息和云噪音在小波分解系數(shù)中的分布關(guān)
2010-05-12 09:25:19
27 在圖像處理中,基于離散小波變換的提升算法比傳統(tǒng)的卷積算法運(yùn)算簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好、易于實(shí)現(xiàn),因而被圖像去噪所采用。本文介紹了提升小波的基本原理,以及把提升小波應(yīng)用于圖像
2010-07-21 17:32:28
18 介紹了MATLAB二維小波工具籀在含噪圖像預(yù)處理中的應(yīng)用。并提出了一種基于二維小波變換的圖像消噪的矢量分解方法。仿真結(jié)果表明,該矢量分解消噪方法確實(shí)可行,達(dá)到了理想
2010-08-10 11:53:02
21 針對(duì)傳統(tǒng)小波去噪效果的局限性,分析了平穩(wěn)小波與經(jīng)典小波之間的關(guān)系,首次將平穩(wěn)小波用于陀螺儀信號(hào)去噪,并與經(jīng)典小波的去噪結(jié)果進(jìn)行比較;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,陀螺儀信號(hào)經(jīng)平穩(wěn)
2010-10-15 16:11:08
45 小波閾值去噪算法在信號(hào)的奇異點(diǎn)處會(huì)產(chǎn)生Pesudo2Gibbs 現(xiàn)象。平移不變小波去噪方法是對(duì)閾值法的改進(jìn), 該方法可以有效地抑制Pesudo2Gibbs 現(xiàn)象, 而且能夠減少原始信號(hào)和估計(jì)信號(hào)的
2010-10-15 16:11:57
14 介紹了在LabVIEW環(huán)境中用聲卡采集心音信號(hào).利用MATLAB script節(jié)點(diǎn)進(jìn)行小波去噪的方法.方法充分利用了LabVIEW靈活的圖形編程及MATLAB的數(shù)學(xué)計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)心音檢測(cè)儀
2010-10-18 16:58:03
127 小波變換在過零調(diào)制信號(hào)特征提取中的應(yīng)用
介紹小波變換理論和算法,說明去除信號(hào)噪聲原理;給出了以db2為小波函數(shù)和選用閾值方法去噪的
2009-10-12 23:47:45
2125 
摘要:以數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)為開發(fā)平臺(tái),提出了基于二代小波的一種新的信號(hào)消噪算法.它只需把信號(hào)分解一層,然后把分解后的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)同時(shí)進(jìn)行軟閾值量化處理,再進(jìn)行小波重構(gòu),就可以有效地消除信號(hào)中的噪聲.相對(duì)于傳統(tǒng)的一代小波,該算法計(jì)算簡(jiǎn)單,可有
2011-02-28 00:31:48
71 對(duì)于高頻信號(hào)和高頻噪聲干擾相混疊的信號(hào),采用小波變換去除噪聲可以避免用傅里葉變換去噪帶來(lái)的信號(hào)折損。對(duì)于噪聲頻率固定的平穩(wěn)信號(hào),在對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換后使用濾波器
2011-03-18 16:47:24
427 小波閾值去噪原理 2.1 小波變換 傅立葉分析是將信號(hào)分解成一系列不同頻率的正弦波的疊加,同樣小波分析是將信號(hào)分解成一系列小波函數(shù)的疊加,而這些小波函數(shù)都是一個(gè)母小波函數(shù)
2011-03-25 16:41:50
172 利用 小波變換 對(duì)GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行 閾值法消噪 ,比較了軟閾值處理和硬閾值處理及幾種閾值確定準(zhǔn)則的處理結(jié)果。結(jié)果表明觀測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過小波消噪后,整周模糊度解算的可靠性有所
2011-05-30 18:22:46
24 小波模極大值改進(jìn)去噪算法把閾值去噪和Witkin的尺度跟蹤理論結(jié)合,剔除由噪聲產(chǎn)生的模極大值點(diǎn),可有效恢復(fù)信號(hào)。與傳統(tǒng)的閾值去噪法和基于平移不變量的去噪算法相比,該算法提
2011-05-31 15:07:20
35 提出了一種基于傳統(tǒng)閾值去噪法的新的閾值函數(shù),新閾值函數(shù)表達(dá)式簡(jiǎn)單易于計(jì)算,它既克服了硬閾值函數(shù)不連續(xù)的缺點(diǎn),同時(shí)又克服了軟閾值函數(shù)中估計(jì)小波系數(shù)與分解小波系數(shù)之間
2011-06-22 16:00:17
36 針對(duì)工程中常用的脈沖反射法超聲檢測(cè)中反射 回波信號(hào) 的特點(diǎn), 研究了基于小波分解的閱值去噪方法, 通過理論分析、仿真以及實(shí)驗(yàn)研究得出, 對(duì)于超聲回波選取小波基, 采用軟閡值法
2011-08-03 17:44:25
45 本文介紹了 小波變換 理論, 系統(tǒng)地研究了小波變換在信號(hào)處理尤其是信號(hào)濾波去噪方面的應(yīng)用。根據(jù)不同類型的噪音, 給出了基于不同小波變換的濾波算法并且基于小波變換的濾波原理
2011-08-03 17:46:46
56 為了解決生命探測(cè)雷達(dá)回波中微弱生命信號(hào)提取難的問題,采用小波變換的閾值去噪法對(duì)強(qiáng)噪聲背景下的微弱的人體心跳信號(hào)時(shí)域波形進(jìn)行了提取,在MATLAB 環(huán)境下,利用軟件程序?qū)?shí)采
2011-08-03 17:48:19
33 利用小波方法去噪是小波分析工程實(shí)際的一個(gè)重要方面。簡(jiǎn)單介紹了小波分解和重構(gòu),小波去噪原理,硬閾值法、軟閾值法、平移不變量法。并且利用Matlab將幾種典型的信號(hào)疊加高斯白
2011-10-11 15:09:04
53 提出了一種基于非下采樣Contourlet變換的子帶自適應(yīng)Bayes閾值圖像去噪算法。該算法將源圖像分解至NSCT 變換域, 能根據(jù)不同尺度、不同方向的子帶能量,自適應(yīng)調(diào)整去噪閾值。實(shí)驗(yàn)表明
2011-12-28 10:52:18
28 文中將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empircial Mode Decomposition,EMD)引入小波閾值去噪算法中,提出了一種基于EMD的小波閾值去噪算法,信號(hào)經(jīng)EMD變換后被分解成若干個(gè)頻率的本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mod
2012-02-09 15:18:52
27 提出一種折中方法用于超聲缺陷回波信號(hào)的去噪, 同時(shí)以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對(duì)參數(shù)的選取也作了優(yōu)化. 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 改進(jìn)方法非常適合用于超聲信號(hào)的分析, 能夠很好地抑制噪聲, 它
2012-04-06 15:20:53
30 為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào),提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ),首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波
2013-01-10 16:43:18
41 對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前,對(duì)信號(hào)的去噪非常重要,本論文利用Mallat算法對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪,分別對(duì)閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析,通過
2013-07-24 15:38:50
37 為了抑制GIS局部放電現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)中的噪聲干擾,本文在現(xiàn)有的小波閾值去噪的基礎(chǔ)之上,提出了一種基于新的閾值函數(shù)的去噪算法。該去噪算法與傳統(tǒng)的基于硬閾值或軟閾值小波去噪算法相比,具有表達(dá)式簡(jiǎn)單,易于計(jì)算的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)通過仿真試驗(yàn)表明該算法提高了信號(hào)的信噪比,具有較好的去噪性能。
2015-12-18 16:20:43
10 新閾值函數(shù)的自適應(yīng)去噪_彭繼慎
2017-01-03 15:24:45
2 結(jié)合小波去噪的PCA工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)_張世榮
2017-01-14 22:34:29
0 語(yǔ)音小波去噪效果的復(fù)倒譜分析_吳為民
2017-03-20 09:35:08
0 基于AEEMD與IWT的電磁輻射信號(hào)去噪研究_劉桂芬
2017-03-19 19:07:17
0 摘要:小波去噪是信號(hào)處理領(lǐng)域中的熱點(diǎn)與前沿課題。闡述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的運(yùn)算能力、強(qiáng)大的實(shí)時(shí)處理能力等特點(diǎn),在DSP上實(shí)現(xiàn)小波閾值去噪算法,為小波去噪
2017-10-30 12:52:30
5 針對(duì)暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)閡值去噪方法的缺陷及不足,提出了基于改進(jìn)粒子群的最優(yōu)閡值法,采用基于SURE無(wú)偏估計(jì)的自適應(yīng)最優(yōu)閾值選擇方法對(duì)閥值進(jìn)行選取。在引入粒子群進(jìn)化速度因子、聚集度因子的基礎(chǔ)上加入
2017-11-13 11:51:10
5 提出了一種基于奇異譜分析(SSA)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)去噪方法。該方法先對(duì)帶噪信號(hào)進(jìn)行EMD分解,得到若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(IMF)。再通過SSA對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行去噪處理:把第一個(gè)IMF分量
2017-11-21 09:37:54
29 為了提高EEMD分解中噪聲主導(dǎo)模態(tài)的去噪效果,利用模糊隸屬度的優(yōu)勢(shì),提出了一種EEMD和模糊閾值相結(jié)合的去噪方法。首先用二范數(shù)計(jì)算各個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(IMF)與觀測(cè)信號(hào)的概率密度函數(shù)(PDF)之間
2017-11-21 14:21:54
6 過程中計(jì)算的曲面變化度和預(yù)設(shè)的相似度系數(shù),構(gòu)造出隨曲面變化度增大而減小的參數(shù)y,并將其作為點(diǎn)云簡(jiǎn)化的局部閾值,在點(diǎn)云去噪的同時(shí)進(jìn)行點(diǎn)云簡(jiǎn)化。仿真結(jié)果顯示,該方法能夠保留原始數(shù)據(jù)的幾何特征,與傳統(tǒng)的三維點(diǎn)云預(yù)處理相比,效率提高近一倍
2017-11-24 16:50:01
1 針對(duì)小波去噪與DFT插值相結(jié)合的信道估計(jì)算法沒有對(duì)循環(huán)前綴內(nèi)的噪聲進(jìn)行去噪的缺點(diǎn),提出了一種基于小波去噪與改進(jìn)的DFT插值相結(jié)合的信道估計(jì)新算法。該算法首先利用離散小波變換對(duì)最小二乘(LS)法估計(jì)出
2017-11-25 11:50:29
1 針對(duì)煤電廠爐膛火焰圖像含有脈沖噪聲和高斯噪聲混合含噪圖像的特點(diǎn),提出了中值濾波和小波變換相結(jié)合的火焰圖像去噪方法。首先采用自適應(yīng)權(quán)重中值濾波方法對(duì)火焰圖像去噪,然后再對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行小波分解,分解
2017-11-27 09:46:14
1 為了提高正則化超分辨率技術(shù)在噪聲環(huán)境下的重建能力,對(duì)廣義總變分( GTV)正則超分辨率重建進(jìn)行了擴(kuò)展研究,提出了一種自適應(yīng)閾值去噪的方法。首先,根據(jù)GTV正則超分辨率重建算法進(jìn)行迭代重建;然后,利用
2017-11-30 11:26:57
0 ,并在得到尺度系數(shù)及細(xì)節(jié)系數(shù)后,針對(duì)兩類噪聲的不同特點(diǎn)進(jìn)行分步去噪。第一步,在受結(jié)構(gòu)噪聲影響的尺度系數(shù)上,選用獨(dú)立成分分(ICA)析去識(shí)別并消除結(jié)構(gòu)噪聲源;第二步,提出一種改進(jìn)的空域相關(guān)去噪算法在細(xì)節(jié)系數(shù)上對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理。值得注意的
2017-12-13 16:43:07
6 針對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型在去噪光順中存在不同尺度噪聲的問題,提出一種基于噪聲分類的雙邊濾波點(diǎn)云去噪算法。該算法首先將噪聲細(xì)分為大尺度和小尺度噪聲,并使用統(tǒng)計(jì)濾波結(jié)合半徑濾波對(duì)大尺度噪聲進(jìn)行去除;然后
2018-01-05 10:51:02
2 針對(duì)維納濾波算法對(duì)非平穩(wěn)語(yǔ)音信號(hào)去噪存在的信號(hào)失真、信噪比(SNR)不高的問題,提出了一種奇異譜分析( SSA)和維納濾波(WF)相結(jié)合的語(yǔ)音去噪算法SSA-WF。通過奇異譜分析將非線性、非平穩(wěn)
2018-01-05 10:53:55
2 本文主要介紹了小波去噪閾值如何選取_小波閾值分析。小波去噪過程就是利用小波分解將圖像信號(hào)分解到各尺度中,然后把每一尺度中屬于噪聲的小波系數(shù)去掉,保留并增強(qiáng)屬于信號(hào)的小波系數(shù),最后利用小波逆變換將處理
2018-01-10 09:08:47
62022 
本文主要介紹了小波閾值去噪的基本原理以及小波去噪閾值如何選?。?b class="flag-6" style="color: red">閾值的確定在去噪過程中至關(guān)重要,目前使用的閾值可以分為全局閾值和局部適應(yīng)閾值兩類。其中,全局閾值是對(duì)各層所有的小波系數(shù)或同一層內(nèi)不同方向
2018-01-10 09:46:50
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本文主要介紹了一種基于新閾值函數(shù)的小波閾值去噪算法。在小波閾值去噪法中的兩個(gè)重要的因素—閾值選取方式和閾值函數(shù),直接決定圖像去噪的效果,所以要針對(duì)噪聲和圖像選取合適的閾值函數(shù)和最佳閾值,才能最大程度去除圖像噪聲。本文提出了新的閾值函數(shù),這一函數(shù)既滿足函數(shù)的連續(xù)性,又解決了閾值函數(shù)恒定偏差問題。
2018-01-10 10:12:56
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本文主要介紹了小波去噪matlab程序代碼、步驟及函數(shù)介紹。實(shí)現(xiàn)步驟主要分為三步:二維信號(hào)的小波分解、對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化、二維小波重構(gòu)。重點(diǎn)介紹了四種小波去噪實(shí)現(xiàn)的實(shí)例代碼詳解供大家參考。
2018-01-10 10:30:03
72461 本文主要介紹了小波閾值去噪的改進(jìn)以及改進(jìn)的小波閾值函數(shù)。新設(shè)定的閾值在保留了原來(lái)統(tǒng)一閾值在閾值處理中發(fā)揮的功能的基礎(chǔ)上,通過新增加的分解尺度可以針對(duì)小波分解中不同的分解層對(duì)各分解層的小波系數(shù)做相應(yīng)不同的處理,這樣可以增加閾值的實(shí)用性,減少小波系數(shù)閾值誤斷引起的偏差。
2018-01-10 11:02:53
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本文主要介紹了圖像的小波閾值降噪以及小波降噪函數(shù)的簡(jiǎn)介。小波降噪的方法有多種,如利用小波分解與重構(gòu)的方法濾波降噪、利用小波變換模極大值的方法去噪、利用信號(hào)小波變換后空域相關(guān)性進(jìn)行信噪分離、非線性小波
2018-01-10 11:36:25
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本文主要介紹了幾種小波去噪方法及步驟以及幾種小波去噪方法的比較。分別介紹了小波分解與重構(gòu)法、非線性小波變換閾值法、平移不變量小波法以及小波變換模極大值法這4種常用的小波去噪方法。并通過仿真去噪處理進(jìn)行了比較分析。
2018-01-10 13:47:12
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介紹了小波閾值去噪的三種應(yīng)用:小波閾值去噪技術(shù)在ECG信號(hào)處理中的應(yīng)用、小波閾值去噪技術(shù)在電能質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用和小波閾值技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中的應(yīng)用。利用小波閾值去噪是新發(fā)展起來(lái)的去除噪聲的方法,利用小波閾值去噪具有良好的效果,可以有效提高信噪比。
2018-01-10 14:25:08
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本文主要介紹了小波軟閾值的推導(dǎo)_軟閾值的計(jì)算。由于噪聲信號(hào)強(qiáng)度的隨機(jī)性,以及小波分解過程中信號(hào)與噪聲的傳播特性不同,每一層小波分解系數(shù)所采用的閾值應(yīng)該是隨小波系數(shù)的變化而變化的。能實(shí)現(xiàn)這種變動(dòng)閾值的方法就是軟閾值去噪方法。小波軟閾值的具體計(jì)算原理和計(jì)算步驟如下。
2018-01-10 14:46:19
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本文主要介紹小波分解與重構(gòu)法、非線性小波變換閾值法、平移不變量小波法以及小波變換模極大值法這4種常用的小波去噪方法的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。并通過對(duì)幾種小波去噪方法的分析比較,總結(jié)出幾點(diǎn),可以為小波去噪方法的選擇提供參考依據(jù)。
2018-01-10 15:08:22
73500 
本文主要介紹了matlab小波去噪函數(shù)實(shí)例,用MATLAB對(duì)一語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解,分別用強(qiáng)閾值,軟閾值,默認(rèn)閾植進(jìn)行消噪處理。小波去噪函數(shù)表達(dá)式為:[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,‘wname’)。
2018-01-10 15:58:16
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主要介紹了小波去噪c語(yǔ)言程序,小波閾值去噪就是對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,然后對(duì)分解后的系數(shù)進(jìn)行閾值處理,最后重構(gòu)得到去噪信號(hào)。此程序是用于信號(hào)處理分析,突出奇異值的前段處理,對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分解,用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一維小波變換函數(shù),有興趣的可以看看。
2018-01-10 16:11:31
15294 本文主要介紹了利用python來(lái)實(shí)現(xiàn)小波閾值去噪算法。網(wǎng)上都是利用matlab來(lái)實(shí)現(xiàn)小波閾值去噪的,小編為有需要的朋友整理了python程序?qū)崿F(xiàn)去噪算法的。去噪時(shí),通常認(rèn)為低通系數(shù)含有大量的圖像能量
2018-01-10 16:32:17
10502 前端噪聲處理直接關(guān)系著語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,針對(duì)小波去噪算法所分離出的信號(hào)不是原始信號(hào)的最佳估計(jì),提出一種基于子帶譜熵的仿生小波變換( BWT)去噪算法。充分利用子帶譜熵端點(diǎn)檢測(cè)的精確性,區(qū)分含
2018-01-15 15:39:50
0 針對(duì)現(xiàn)有完備總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在腦電去噪中的模態(tài)篩選偏差問題,結(jié)合改進(jìn)的完備總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解( ICEEMD)與近似熵,提出一種新的腦電(EEG)信號(hào)去噪方法。對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行ICEEMD分解
2018-02-02 16:53:16
4 為有效抑制局部放電特高頻信號(hào)中的噪聲干擾,提出一種基于廣義S變換模時(shí)頻矩陣的去噪方法?;诙?b class="flag-6" style="color: red">維模時(shí)頻矩陣,采用區(qū)域最大能量法提取周期性窄帶干擾的特征量,并通過矩陣逆向分離將其去除;采用奇異值分解去噪
2018-02-09 10:58:14
1 針對(duì)當(dāng)前圖像去噪算法缺乏對(duì)整體結(jié)構(gòu)的分析以及運(yùn)算量過大的不足,提岀了一種利用波域調(diào)和濾波擴(kuò)散模型改進(jìn)BM3D去噪技術(shù)的新算法。首先,利用傳統(tǒng)的歐氏距離法將相似二維圖像塊合并,得到三維數(shù)組,再將聯(lián)合
2021-05-18 15:39:57
4 基于動(dòng)態(tài)閥值函數(shù)的改進(jìn)小波包遙測(cè)信號(hào)去噪
2021-06-29 10:39:35
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評(píng)論