一些不錯的基于小波模極大值的信號去噪算法資料
標簽： 模極大值 信號去噪 算法
上傳時間： 2014-01-03
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圖像中值濾波的改進算法 頻域中的圖像去噪算法 matlab實驗
標簽： matlab 圖像 中值濾波 改進算法
上傳時間： 2017-07-30
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基于小波多分辨率分析的圖像模糊增強算法的研究與實現圖像去噪的方法分析研究
標簽： 分 多分辨率 圖像 圖像去噪
上傳時間： 2017-08-30
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一種基于小波變換的顯微圖像去噪算法研究與實現圖像去噪的一種方法的分析與研究
標簽： 小波變換 去噪 分 圖像去噪
上傳時間： 2013-12-14
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基于 Ma t l a b語言的遺傳算法工具箱支持二進制和浮點數編碼方式， 并且提供了多種選擇、 交叉、 變異的方法。 通過具體實例對 Ma t l a b的遺傳 算法工具箱的用法進行 了說 明介紹.
標簽： Ma 語言 算法 工具箱
上傳時間： 2017-09-05
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自己編寫的一個用matlab實現的 語音的合成算法！！加噪去噪都可行！好用
標簽： matlab 編寫 合成 去噪
上傳時間： 2017-09-14
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目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節，且小波基的選擇亦有相當的難度，只有靠經驗來確定，不過比傳統的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現信號的處理，并通過實驗仿真實現。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數不僅連續性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
標簽： 小波分析 信號去噪 中的應用
上傳時間： 2013-07-19
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· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯慣導系統后對系統的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統試驗結果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
標簽： MEMS 小波閾值 去噪 信號降噪
上傳時間： 2013-04-24
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·摘 要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進行了比較。對lena圖像進行MATLAB仿真實驗，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發現，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優于其他圖像去噪方法。[著者文摘]
標簽： MATLAB 小波閾值 圖像去噪算法 仿真實驗
上傳時間： 2013-06-04
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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征，基于這種統計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數應用于NSCT域，實驗結果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
標簽： NSCT 變量 圖像去噪
上傳時間： 2013-10-23
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