1.對(duì)染噪doppler信號(hào)進(jìn)行小波包3層分解：分解層次j=1,2時(shí)，都是信號(hào)的概貌；當(dāng)j=3時(shí)，反映概貌的已幾乎不含噪聲分量，而其它噪聲分量的幅值已很小。 2.對(duì)加噪Blocks信號(hào)進(jìn)行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。
資源簡介：1.對(duì)染噪doppler信號(hào)進(jìn)行小波包3層分解：分解層次j=1,2時(shí)，都是信號(hào)的概貌；當(dāng)j=3時(shí)，反映概貌的已幾乎不含噪聲分量，而其它噪聲分量的幅值已很小。 2.對(duì)加噪Blocks信號(hào)進(jìn)行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。
上傳時(shí)間： 2016-08-08
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資源簡介：對(duì)采集到的電壓信號(hào)進(jìn)行小波包分解提取特征向量，再進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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資源簡介：對(duì)一幅圖像的進(jìn)行小波包分解，然后提取每一層的系數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-20
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資源簡介：摘要 該文主要考慮利用圖像噪聲再生技術(shù)來提取圖像細(xì)節(jié) 其思想是利用被濾除的噪聲信號(hào)進(jìn)行回收再利用 通過對(duì)噪聲信號(hào)和初步去噪信號(hào)進(jìn)行小波變換 比較它們的小波系數(shù) 當(dāng)噪聲信號(hào)的小波系數(shù)達(dá)到一定的閾值時(shí) 將噪聲信號(hào)的小波系數(shù)保留疊加至初步去噪信號(hào)的小波...
上傳時(shí)間： 2017-09-15
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資源簡介：用MATLAB對(duì)一語音信號(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。
上傳時(shí)間： 2015-05-24
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資源簡介：用MATLAB對(duì)一語音信號(hào)進(jìn)行小波分解，然后對(duì)其各層系數(shù)進(jìn)行處理以達(dá)到小波抑制的目的，重構(gòu)處理后的信號(hào)，畫出波形分析。
上傳時(shí)間： 2015-05-24
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資源簡介：使用各種小波對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行小波變換，是一種先行高級(jí)數(shù)字信號(hào)處理思想
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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資源簡介：對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，抑制系數(shù)小波濾波，采用了硬閾值濾波方法
上傳時(shí)間： 2015-07-17
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資源簡介：對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解，用硬閾值方法去除噪聲，進(jìn)而提高精度
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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資源簡介：對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，小波變換的分解與從構(gòu)，以及一維靜態(tài)離散小波分解
上傳時(shí)間： 2017-06-04
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資源簡介：此程序是matlab中有關(guān)平滑去噪中常用的小波包的程序，簡單使用，其中的注釋詳細(xì)，對(duì)每個(gè)變量的注釋都很清楚
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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資源簡介：對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行小波分解后降噪，找出故障頻率
上傳時(shí)間： 2021-01-10
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資源簡介：小波包分解去噪c++源程序，包括信號(hào)的小波包分解，最優(yōu)樹選擇，以及重構(gòu)
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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資源簡介：用小波的方法對(duì)帶噪音的信號(hào)進(jìn)行去噪處理并顯示其圖像
上傳時(shí)間： 2013-12-15
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資源簡介：用小波包進(jìn)行信號(hào)的去噪處理。檢測第一種類型的間斷點(diǎn)1檢測第二種類型的間斷點(diǎn)2
上傳時(shí)間： 2014-01-07
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資源簡介：利用小波包變換對(duì)一個(gè)二維含噪圖像進(jìn)行分析處理。
上傳時(shí)間： 2015-05-25
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資源簡介：提出了一個(gè)新的超聲缺陷自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用小波包分解提取超聲信號(hào)的特征,采用混沌遺傳算法來消除冗余和不相關(guān)的特征,并采用支持向量機(jī)(SVM) 來對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別。
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：dsgkjgkjg
資源簡介：（一）基本任務(wù)：單頻正弦波模擬信號(hào)的簡單數(shù)字化。即對(duì)一個(gè)單頻正弦波模擬信號(hào)進(jìn)行抽樣、均勻量化、PCM二進(jìn)制自然編碼。 1、主要步驟和要求： （1）單頻正弦波模擬信號(hào)的抽樣實(shí)現(xiàn)。要求輸入信號(hào)的幅度A、頻率F和相位P可變；要求仿真時(shí)間從0到2/F，抽樣頻率...
上傳時(shí)間： 2013-12-07
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資源簡介：基于小波變換的數(shù)字信號(hào)處理 對(duì)存在奇異的信號(hào)進(jìn)行濾波
上傳時(shí)間： 2017-05-15
上傳用戶：hustfanenze
資源簡介：對(duì)信號(hào)進(jìn)行四級(jí)小波包分解重構(gòu)的源程序。將要分解的數(shù)據(jù)文件存放在E:\ta.wav
上傳時(shí)間： 2017-07-10
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資源簡介：提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)...
上傳時(shí)間： 2013-10-14
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資源簡介：通過調(diào)用IIR5函數(shù)對(duì)所給的信號(hào)進(jìn)行濾波，其中通過fdatool 設(shè)計(jì)的直接1型切比雪夫?yàn)V波器的參數(shù)保存在coefficients1.mat文件中。
上傳時(shí)間： 2015-04-19
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資源簡介：指出了非線性動(dòng)態(tài)信號(hào)參數(shù)辨識(shí)的重要性；分析了目前采用的方法的不足；對(duì)非正交復(fù)Morlet小波滿足Mercy條件和再生性的命題作了證明；用復(fù)Morlet小波構(gòu)建出一種核函數(shù)，與主分量分析方法相結(jié)合，對(duì)非線性動(dòng)態(tài)信號(hào)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)和預(yù)測；仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正...
上傳時(shí)間： 2016-06-27
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資源簡介：用4位十進(jìn)制計(jì)數(shù)器對(duì)用戶輸入時(shí)鐘信號(hào)進(jìn)行計(jì)數(shù)，計(jì)數(shù)間隔為1秒鐘。計(jì)數(shù)滿1秒鐘后將計(jì)數(shù)值（即頻率值）所存到4位寄存器中顯示，并將計(jì)數(shù)器清0，在進(jìn)行下一次計(jì)數(shù)。 頻率計(jì)由三種模塊組成：testctl為控制模塊，由1Hz其準(zhǔn)產(chǎn)生rst_cnt,load,cnt_en信號(hào)；cnt10為...
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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資源簡介：匹配濾波的實(shí)際仿真程序。分別對(duì)寬帶和窄帶信號(hào)進(jìn)行了仿真，并且求的濾波后信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間： 2017-06-05
上傳用戶：stella2015
資源簡介：小波包變換去噪，對(duì)一維噪聲信號(hào)進(jìn)行去噪，可移植性好，可以變更小波種類以及分解層數(shù)進(jìn)行濾波處理。
上傳時(shí)間： 2016-04-27
上傳用戶：wangjh_2016
資源簡介：小波包分析在刀具聲發(fā)射信號(hào)特征提取中的應(yīng)用[1小波包分析在刀具聲發(fā)射信號(hào)特征提取中的應(yīng)用[1]－－文章
上傳時(shí)間： 2015-05-13
上傳用戶：libinxny
資源簡介：該程序?qū)ο蛄窟M(jìn)行小波變換，所用的小波為利用提升方案實(shí)現(xiàn)的 Daubechies 9/7小波
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：whenfly
資源簡介：語音評(píng)分算法的實(shí)現(xiàn),主要可以實(shí)現(xiàn)對(duì)一段語音信號(hào)進(jìn)行判別并進(jìn)行打分功能.
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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資源簡介：使用MATLAB對(duì)數(shù)字基帶信號(hào)進(jìn)行仿真的緣帶碼.仿真后結(jié)果有高斯噪聲
上傳時(shí)間： 2014-11-05
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