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小波去噪指標(biāo)-信噪比，用這個(gè)程序可以實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： 小波去噪 信噪比 指標(biāo)
上傳時(shí)間： 2016-10-08
上傳用戶：hewenzhi
二進(jìn)小波去噪 這是一篇關(guān)于小波去噪的論文，里面有具體的方案和仿真
標(biāo)簽： 小波去噪 論文
上傳時(shí)間： 2017-01-14
上傳用戶：hfmm633
小波去噪程序原碼。包括小波分解、重建、閾值門限設(shè)置等
標(biāo)簽： 小波去噪 小波分解 程序 閾值
上傳時(shí)間： 2014-10-31
上傳用戶：源碼3
cl2多小波去噪的源程序，對(duì)學(xué)校多小波的人很有幫助。需要自己修改一下圖片的路徑。
標(biāo)簽： cl2 小波去噪 源程序
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：壞天使kk
一個(gè)用于小波去噪的matlab程序，用matlabgui編寫(xiě)，去噪函數(shù)的核心是閾值去噪
標(biāo)簽： matlab 小波去噪 程序
上傳時(shí)間： 2014-08-13
上傳用戶：yzhl1988
小波去噪matlab程序，利用小波方法去噪的一個(gè)很好的例子
上傳時(shí)間： 2017-06-07
上傳用戶：yy541071797
小波去噪的分解與重構(gòu)示例，里面附帶數(shù)據(jù)文件
標(biāo)簽： 小波去噪 分解
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：hanli8870
小波去噪的MATLAB程序。局部放電試驗(yàn)中所采集的信號(hào)中往往混有白噪聲、周期干擾信號(hào)去除。此處采用常用db系列小波中的db6小波進(jìn)行9尺度的多分辨分解后，根據(jù)白噪聲能量特性，估算各尺度的閾值大小，采用硬值進(jìn)行處理，后進(jìn)行重構(gòu)。
標(biāo)簽： 小波去噪 程序
上傳時(shí)間： 2018-04-30
上傳用戶：hxlthome
通過(guò)利用matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)小波去噪，達(dá)到降低噪聲的噪聲
標(biāo)簽： 小波去噪
上傳時(shí)間： 2020-02-29
上傳用戶：1304432475
目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)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(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)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(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，不過(guò)比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過(guò)程中幾個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
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