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小波<b>分解</b>

  • 小波去噪的分解與重構示例

    小波去噪的分解與重構示例,里面附帶數據文件

    標簽: 小波去噪 分解

    上傳時間: 2013-12-10

    上傳用戶:hanli8870

  • 小波分解和重構

    介紹了小波分解和重構,對讀者有較大的幫助

    標簽: 小波分解

    上傳時間: 2016-05-12

    上傳用戶:lijinlong

  • db5小波變換5尺度分解

    可以對一組數據進行5尺度的小波分解,得到高頻部分和低頻部分

    標簽: db5 小波變換 分解 尺度

    上傳時間: 2017-05-23

    上傳用戶:haiao

  • 利用db97小波實現圖像的分解

    在MATLAB環境下運用db97小波對圖像進行分解

    標簽: db 97 圖像 分解

    上傳時間: 2018-05-06

    上傳用戶:春花花花

  • 小波分解與重構

    這是一組小波分解與重構代碼,大家可以交流學習

    標簽: 小波分解

    上傳時間: 2020-01-02

    上傳用戶:461494244lcz

  • 小波分析在信號去噪中的應用研究.rar

    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

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數估計,同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級,以便獲得最佳萎縮函數,進一步提高圖像的質量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究,提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域對分割結果的影響,對目標函數加以改進,用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達到魯棒分割的目的,為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗,我們發現,無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達到了預期的目的.

    標簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 基于小波變換的圖像去噪算法研究

    隨著多媒體技術的發展,數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域:圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預處理的數據量很大,要求處理速度快,但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應的Matlab 仿真;然后,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明,相比于其他幾種經典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節,并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現;最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊,并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證,結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞:圖像處理系統,FPGA,圖像去噪算法,小波變換

    標簽: 小波變換 圖像去噪 算法研究

    上傳時間: 2013-05-16

    上傳用戶:450976175

  • 基于小波變換的改進影像金字塔模型

      隨著遙感影像數據量不斷增長,為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像,研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構算法,參考影像金字塔構建的一般方法,將圖像小波分解的不同級系數量化、編碼后,分別存儲于金字塔的不同層中。該構建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數據冗余,減少總數據量和瀏覽時的數據流量,并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。

    標簽: 小波變換 金字塔模型

    上傳時間: 2013-10-20

    上傳用戶:1477849018@qq.com

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數字水印

    數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法,在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印,改進了小波多尺度分解算法,通過實驗說明,該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯

    標簽: 分塊 多尺度 頻域 數字水印

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

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