這是一個(gè)小波變換處理語(yǔ)音信號(hào)的matlab程序，用于語(yǔ)音去噪
標(biāo)簽： matlab 小波變換 語(yǔ)音信號(hào) 程序
上傳時(shí)間： 2015-05-18
上傳用戶：colinal
用MATLAB對(duì)一語(yǔ)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。
標(biāo)簽： MATLAB 語(yǔ)音信號(hào) 小波分解
上傳時(shí)間： 2015-05-24
上傳用戶：2467478207
用MATLAB對(duì)一圖象分別用不同小波分解，觀察高低頻部分進(jìn)行重構(gòu)，比較重構(gòu)誤差，再進(jìn)行閾值消噪，比較消噪前后圖象。
上傳時(shí)間： 2014-07-06
上傳用戶：253189838
<小波分析理論與MATLAB 7實(shí)現(xiàn)>是“MATLAB應(yīng)用技術(shù)”系列叢書之一，以最新推出的MATLAB中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0版本為基礎(chǔ)。全書共分為三部分，第1部分著重介紹了小波理論基礎(chǔ)，包括小波基礎(chǔ)知識(shí)、連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析與正交小波變換、小波變換和多采樣濾波器組、二維小波變換與圖像處理及小波包的基本原理等；第2部分重點(diǎn)說(shuō)明了小波分析工具箱的詳細(xì)使用方法，包括圖形用戶接口、小波通用函數(shù)、一維小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)、二維小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)、小波包變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)、信號(hào)和圖像的降噪和壓縮，以及最新的信號(hào)和圖像的提升小波變換等內(nèi)容；第3部分主要介紹了小波工具箱的應(yīng)用基礎(chǔ)，以及小波變換在語(yǔ)音和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中、故障診斷中、數(shù)字水印中的應(yīng)用方法。 本書可作為理工科各專業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生學(xué)習(xí)小波分析的輔助教材，也可作為研究和應(yīng)用這一領(lǐng)域的科技工作者的參考書。
上傳時(shí)間： 2015-06-04
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<小波分析理論與MATLAB 7實(shí)現(xiàn)>是“MATLAB應(yīng)用技術(shù)”系列叢書之一，以最新推出的MATLAB中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0版本為基礎(chǔ)。全書共分為三部分，第1部分著重介紹了小波理論基礎(chǔ)，包括小波基礎(chǔ)知識(shí)、連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析與正交小波變換、小波變換和多采樣濾波器組、二維小波變換與圖像處理及小波包的基本原理等；第2部分重點(diǎn)說(shuō)明了小波分析工具箱的詳細(xì)使用方法，包括圖形用戶接口、小波通用函數(shù)、一維小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)、二維小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)、小波包變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)、信號(hào)和圖像的降噪和壓縮，以及最新的信號(hào)和圖像的提升小波變換等內(nèi)容；第3部分主要介紹了小波工具箱的應(yīng)用基礎(chǔ)，以及小波變換在語(yǔ)音和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中、故障診斷中、數(shù)字水印中的應(yīng)用方法。 本書可作為理工科各專業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生學(xué)習(xí)小波分析的輔助教材，也可作為研究和應(yīng)用這一領(lǐng)域的科技工作者的參考書。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：lanhuaying
這是基于matlab的圖像去噪程序，使用小波包的方法實(shí)現(xiàn)。默認(rèn)閾值。及小波分解重構(gòu)等。
上傳時(shí)間： 2015-10-16
上傳用戶：181992417
小波模極大源代碼，可用來(lái)進(jìn)行小波降噪或小波模態(tài)參數(shù)識(shí)別，該代碼為斯坦福大學(xué)源碼。
上傳時(shí)間： 2015-10-31
上傳用戶：lijinchuan
構(gòu)造一組輸入為白噪聲加三個(gè)頻率非常接近的正弦波，其信噪比為10dB，觀測(cè)長(zhǎng)度為256。試分別用普通AR譜估計(jì)和采用功率噪聲抵消算法的AR譜估計(jì)估計(jì)這組信號(hào)的頻率，并比較結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2015-11-12
上傳用戶：lxm
本文介紹的是小波變換在信號(hào)趨勢(shì)檢測(cè)中的應(yīng)用。通常情況下，一些含噪信號(hào)的發(fā)展趨勢(shì)是難以分辨的。由于噪聲的污染，對(duì)我們有用的信號(hào)的發(fā)展趨勢(shì)在時(shí)域中看不出來(lái)，但是，通過(guò)小波分解，可以去除那些干擾信號(hào)，最終顯現(xiàn)出有用信號(hào)的真面目。有完整的源程序和仿真結(jié)果及圖形，很好的學(xué)習(xí)材料。
標(biāo)簽： 小波變換 信號(hào) 中的應(yīng)用 檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2014-08-15
上傳用戶：lixinxiang
文章講訴的是小波在信號(hào)處理方面的應(yīng)用，包括奇異點(diǎn)的檢測(cè)，信號(hào)降噪等，有很全的原理介紹，有仿真程序和結(jié)論分析，具有一定的學(xué)習(xí)價(jià)值
上傳時(shí)間： 2016-01-19
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