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
（1）Vth是指當(dāng)源極與漏極之間有指定電流時(shí)，柵極使用的電壓；
（2）Vth具有負(fù)溫度系數(shù)，選擇參數(shù)時(shí)需要考慮。
（3）不同電子系統(tǒng)選取MOSFET管的閾值電壓Vth并不相同，需要根據(jù)系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)
2025-12-16 06:02:32
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
的波形，我需要將錄好的音頻文件進(jìn)行去噪，然后將去噪后的音頻文件播放出來(lái)。我試著直接把小波去噪的程序和音頻相連接，但是顯示錯(cuò)誤，而且我不知道如何把去噪后的波形通過(guò)聲音播放出來(lái)。
2017-04-08 10:04:14
信號(hào)，而噪聲信號(hào)通常是高頻信號(hào)，在去噪的過(guò)程中，通常對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值化后重構(gòu)信號(hào)。閾值的獲取是小波去噪的關(guān)鍵，本文中的小波去噪模塊借助于Matlab小波分析工具箱中的小波分析函數(shù)獲取閾值
2019-08-06 04:00:00
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
低頻信號(hào)，而噪聲信號(hào)通常是高頻信號(hào)，在去噪的過(guò)程中，通常對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值化后重構(gòu)信號(hào)。閾值的獲取是小波去噪的關(guān)鍵，本文中的小波去噪模塊借助于Matlab小波分析工具箱中的小波分析函數(shù)獲取閾值
2015-01-16 15:21:49
之后加入小波閾值去噪過(guò)程,再通過(guò)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
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
請(qǐng)問(wèn)怎么把小波去噪和均值或中值結(jié)合??？方便給個(gè)簡(jiǎn)單的編碼嗎？，謝謝
2019-03-25 20:22:30
本帖最后由 dplion 于 2011-5-26 22:21 編輯
有誰(shuí)知道小波消噪程序嗎？那么大俠知道呀~Fs=1000; %采集頻率n=0:1/Fs:10;%產(chǎn)生序列sd=load('F
2011-05-26 22:19:21
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(xiě)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
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 16:43:183 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 16:53:5827 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 09:10:1119 圖像分割是數(shù)字圖象處理中的一個(gè)重要問(wèn)題。基于閾值選取方法的半導(dǎo)體器件的圖象分割，具有較高的運(yùn)算效率。文中針對(duì)常見(jiàn)閾值選取方法的具體使用情況進(jìn)行了比較研究，并提
2009-07-08 15:05:2213 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(lèi)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SKNN (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 08:42:1834 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 10:42:4414 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 11:45:0314 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 09:36:3915 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 09:57:2819 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(xiàn)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 09:39:0813 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(guò)程分為兩層，第一層濾波采用自適
2009-09-09 16:29:019 在討論小波分析應(yīng)用于圖像的分解與重構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)軟件工具M(jìn)ATLAB 6．1實(shí)現(xiàn)了不同閾值下的haar和db9兩種小波的3級(jí)圖像分解和重構(gòu)，結(jié)果表明，對(duì)于一種小波選取的閾值越大
2009-09-29 11:55:4146 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(jué)效果。針對(duì)該問(wèn)題提出了一種新的非下采樣多尺度幾何
2009-10-23 10:23:1918 該文提出了一個(gè)新的依賴(lài)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 16:04:517 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 16:08:3320 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(wèn)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 11:28:2817 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 11:40:4521 研究了基于小波變換的信號(hào)降噪的原理和方法，從中選擇閾值法降噪。詳細(xì)論述了該方法的原理，特點(diǎn)和利用MatLAB 中小波分析工具箱進(jìn)行設(shè)計(jì)的步驟。對(duì)rigrsure，heursure，sqtwolo
2009-12-14 11:35:2415 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 16:57:0725 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(wèn)題，采用了三種改進(jìn)的小波閾值消噪方法，通過(guò)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 16:48:4310 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 12:16:406 提出了一種基于層內(nèi)鄰域相關(guān)性的正交小波變換紅外圖像去噪算法。首先對(duì)紅外圖像進(jìn)行離散小波變換,分別對(duì)各個(gè)分解層的高頻子帶進(jìn)行處理；考慮到小波系數(shù)的層內(nèi)鄰域相關(guān)性
2010-01-07 15:20:0019 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 11:55:1022 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 15:31:5911 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(jiàn)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 10:06:18257 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(guò)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 09:25:1927 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 17:32:2818 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 16:11:0845 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 16:11:5714 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 16:58:03127 小波變換在過(guò)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(shuō)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(kāi)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 00:31:4871 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 16:41:50172 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(guò)小波消噪后，整周模糊度解算的可靠性有所
2011-05-30 18:22:4624 對(duì) 小波包 消噪中的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn) 閾值 的選擇和小波包系數(shù)的閾值量化進(jìn)行了分析，并對(duì)閾值選擇方法進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)仿真試驗(yàn)，用信號(hào)消噪前后的信噪比和均方誤差兩個(gè)指標(biāo)對(duì)各種方
2011-05-31 10:47:130 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 15:07:2035 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 16:00:1736 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(guò)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 17:44:2545 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(lèi)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 17:46:4656 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(wèn)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 17:48:1933 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 15:09:0453 通過(guò)小波變換對(duì)常規(guī)心電圖信號(hào)進(jìn)行分解去噪和特征提取，并利用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值和刪除多檢點(diǎn)，補(bǔ)償漏檢點(diǎn)對(duì)QRS波檢測(cè)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在QRS波形不失真的情況下，提高
2011-12-23 14:45:3332 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 10:52:1828 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 15:18:5227 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 15:20:5330 為去除腦電信號(hào)采集過(guò)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 16:43:1841 文中提出的是關(guān)于電力電子電路健康監(jiān)測(cè)的特征參數(shù)選取和健康閾值確定的方法。該方法以到健康樣本集的馬氏距離為特征參數(shù)，以正態(tài)化馬氏距離的均值和均方差構(gòu)建健康閾值。本文
2013-05-06 18:24:260 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(guò)
2013-07-24 15:38:5037 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(guò)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 16:20:4310 新閾值函數(shù)的自適應(yīng)去噪_彭繼慎
2017-01-03 15:24:452 結(jié)合小波去噪的PCA工業(yè)過(guò)程傳感器故障檢測(cè)_張世榮
2017-01-14 22:34:290 語(yǔ)音小波去噪效果的復(fù)倒譜分析_吳為民
2017-03-20 09:35:080 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 12:52:305 提出了一種用于醫(yī)學(xué)圖像消噪的新型的小波閾值函數(shù)。、改進(jìn)的閡值函數(shù)是將兩種常見(jiàn)的軟、硬小波閩值函數(shù)相結(jié)合并加以改進(jìn)，使其兼具了兩者的濾波消噪特性。同時(shí)將改進(jìn)的小波閡值函數(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像圖像處理中，用于消除醫(yī)學(xué)圖像的噪聲干擾，并利用仿真實(shí)驗(yàn)與軟硬閡值函數(shù)作對(duì)比，從效果圖和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了其優(yōu)勢(shì)。
2017-11-10 17:09:434 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 11:51:105 的相似度，得到噪聲主導(dǎo)的IMF；然后對(duì)噪聲主導(dǎo)的IMF進(jìn)行模糊閾值處理，以去除IMF中的噪聲；最后將所有的IMF重構(gòu)得到消噪信號(hào)。分別采用仿真信號(hào)和ECG信號(hào)進(jìn)行去噪實(shí)驗(yàn)，結(jié)果均表明，所提方法的去噪效果整體上優(yōu)于小波半軟閾值方法和基于EMD的間隔閾值
2017-11-21 14:21:546 針對(duì)小波去噪與DFT插值相結(jié)合的信道估計(jì)算法沒(méi)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 11:50:291 針對(duì)煤電廠(chǎng)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 09:46:141 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 11:26:570 功能磁共振圖像（fMRI）數(shù)據(jù)中反映大腦神經(jīng)活動(dòng)的感興趣信號(hào)常受到結(jié)構(gòu)噪聲和隨機(jī)噪聲的影響。為消除上述噪聲對(duì)分析激活體素的影響，對(duì)經(jīng)過(guò)SPM標(biāo)準(zhǔn)預(yù)處理的體素時(shí)間序列進(jìn)行Activelets小波變換
2017-12-13 16:43:076 的小波系數(shù)都選用同一個(gè)閾值。而局部閾值是根據(jù)不同層不同方向分別選取閾值。以下具體分析了小波閾值去噪的原理、去噪方法以及小波去噪閾值選取的幾種方法供大家參考。
2018-01-10 09:46:5071398 
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(mǎn)足函數(shù)的連續(xù)性，又解決了閾值函數(shù)恒定偏差問(wèn)題。
2018-01-10 10:12:5610793 
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 10:30:0372461 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(guò)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 11:02:5311492 
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(xiàn)性小波
2018-01-10 11:36:2514476 
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(xiàn)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(guò)仿真去噪處理進(jìn)行了比較分析。
2018-01-10 13:47:1247273 
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 14:25:086835 
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(guò)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 14:46:195464 
本文主要介紹小波分解與重構(gòu)法、非線(xiàn)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(guò)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 15:08:2273500 
本文主要介紹了一維信號(hào)小波閾值去噪。閾值去噪簡(jiǎn)而言之就是對(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)。該算法其主要理論依據(jù)是：小波變換具有很強(qiáng)的去數(shù)據(jù)相關(guān)性，它能夠使信號(hào)的能量在小波域集中在一些大的小波系數(shù)中;而噪聲的能量卻分布于整個(gè)小波域內(nèi)。
2018-01-10 15:34:538053 
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 15:58:168178 
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 16:11:3115294 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 16:32:1710502 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 15:39:500 研究了閾值陣列模型和超閾值隨機(jī)共振現(xiàn)象。對(duì)該模型進(jìn)行剖析，認(rèn)為閾值陣列系統(tǒng)可以分解為單個(gè)閾值系統(tǒng)與集總平均器的級(jí)聯(lián)。為了研究周期輸入下的超閾值隨機(jī)共振現(xiàn)象，理論分析了周期輸入下的閾值陣列模型輸出隨機(jī)
2018-03-14 11:29:010 ，然后利用小波變換的多分辨率特性，對(duì)變換后的高頻系數(shù)進(jìn)行非線(xiàn)性小波閾值處理，低頻部分進(jìn)行反銳化掩膜，最后經(jīng)小波逆變換重構(gòu)虹膜圖像。樣本仿真實(shí)驗(yàn)表明：該算法可以使Daugman和Wildes定位算法的精確度分別提高2.1%和2.43%，定位
2018-03-14 17:03:110 中值小波閾值混合濾波在導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用綜述
2021-06-30 16:35:1410
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論