在采用二維離散小波變換對織物圖像進行分解的基礎上，引入了熵的概念，將小波熵作為織物圖像的特征值，把熵值看作系統紊亂程度的度量，由此得到織物圖像的小波熵特征值，通過與正常織物經過二維小波變換后提取的小波熵值相比較，熵值大者即認為有疵點存在
標簽： 二維 離散小 波變換 圖像
上傳時間： 2014-01-03
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小波譜mallat實現算法,可以利用小波進行mallat分解。
標簽： mallat 算法 分解
上傳時間： 2013-12-01
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對采集到的電壓信號進行小波包分解提取特征向量，再進行BP神經網絡訓練
標簽： 采集 電壓信號 分解 特征
上傳時間： 2013-12-17
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諧波小波程序變參數的積分程序多點人工生成地震波程序低通濾波程序經驗模式分解降噪程序
標簽： 程序 諧波 變參數 人工
上傳時間： 2014-12-19
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上傳時間： 2017-07-01
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對信號進行四級小波包分解重構的源程序。將要分解的數據文件存放在E:\ta.wav
標簽： wav 分解 信號 源程序
上傳時間： 2017-07-10
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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
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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
三層小波包分解加重構，以及顯示細節，過程
標簽： 三層小波包
上傳時間： 2018-11-01
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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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