嵌入式小波零樹（EZW）算法的過程詳解和Matlab代碼。
標簽： Matlab EZW 嵌入式 代碼
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：xfbs821
嵌入式小波零樹（EZW）算法的過程詳解和Matlab代碼（3）解碼過程
標簽： Matlab EZW 過程 嵌入式
上傳時間： 2017-05-28
上傳用戶：ruixue198909
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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基于小波變換模極大的多尺度圖像邊緣檢測matlab源代碼，該算法采用的是樣條小波，為了更好的檢測邊緣，用多孔算法代替了mallat算法。該算法和mallat快速算法主要區別： 1 多孔算法不需要抽取偶數樣本，所以奇異檢測定位更準確，相應的重構是不需要插零。2 多孔算法需要對濾波器進行伸縮。
標簽： matlab 小波變換 多尺度 圖像邊緣檢測
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：561596
介紹小波的函數，不是很復雜，初學者應該會有很大的幫助，嵌入式零樹的代碼
標簽： 函數
上傳時間： 2013-12-10
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MATLAB小波分析 是張德豐 編著的那本黃色書上的源代碼
標簽： MATLAB 小波分析
上傳時間： 2013-06-01
上傳用戶：15679277906
針對目前光照補償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題，提出了一種基于模糊增強和小波包變換相結合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數域中計算二維小波包變換，通過舍棄部分子帶圖像中的系數來實現人臉
標簽： 模糊 變換 人臉識別方法
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本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的，也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動；FPGA實現一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現小波算法，效果良好，而且滿足系統實時性的要求。最后，總結了系統的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
標簽： FPGA DSP 小波變換 實時圖像
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相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標準中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統中，如數碼相機、遙感遙測、衛星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統，需要用芯片實現圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究，但大都只偏重算法研究，對算法硬件實現時的復雜性考慮較少，對圖像處理的小波變換硬件實現的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現進行了研究。對文獻[13]提出的“內嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現的算法，在MATLAB中仿真驗證了該算法，證明其是正確的。并設計了該算法的硬件結構，在MATLAT的Simulink中進行仿真，對該結構進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內嵌于小波變換模塊中，使該硬件結構無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對內存的讀寫量，從而達到減少內存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計算模塊，又具有在硬件實現時不改變原來的提升小波算法的規則性結構的特點。這種小波變換硬件芯片的實現不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統。
標簽： JPEG 2000 FPGA 二維
上傳時間： 2013-06-13
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