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  • 卡尔曼小波滤波算法,王建文,税海涛,滤波是图像处理、通讯与控制中经常使用的信号处理方法之一。本文把卡尔曼滤波算法和小波滤波算法相结合构造了一种新的滤波算法,
  • 小波变换及滤波

    2018-11-27 16:35:36
    本代码通过C++编写小波变换及其滤波算法,对图像及其信号等相关的小波变换和滤波的学者有较大的帮助
  • 简单的小波滤波程序和小波包滤波程序,附带说明,简单易懂,顺便推荐一下可以使用wavemenu
  • 小波滤波,可用于心电信号、脉搏波信号的滤波,matlab。
  • 实现小波去噪,里面含有小波包及小波滤波程序
  • 小波的多分辨率特性是小波去噪能够实现的基础。通过Mallat算法我们可以将信号中各种不同的频率成分分解开来,从而实现信号的按频带处理方式。
  • 基于小波去噪的Kalman滤波可行性分析,陈西强,黄张裕,经典Kalman滤波(Classic Kalman Filter,CKF)在变形监测数据处理中应用广泛,但在对粗差抵抗方面存在明显不足。小波去噪理论对信号存在的�
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  • 小波滤波

    万次阅读 2017-01-15 15:03:34
    信号源送出携带着我们希望传送的有用信息,然而在信号变化及传输过程中,由于噪声...滤波方法是一种频域处理方法,在分析信号的频率特性时,信号变化率的部分对应低频分量,变化率大的部分则对应高频分量。用滤波的方
    信号源送出携带着我们希望传送的有用信息,然而在信号变化及传输过程中,由于噪声及干扰的叠加,使信号的辨认产生困难,要复原携带的有用信号,必须去除信号中叠加的噪声和干扰成分,如果噪声的频率高于或低于有效信号,通常采用滤波方法去除噪声,也可以通过使信号平滑的方法抑制干扰带来的毛刺。滤波方法是一种频域处理方法,在分析信号的频率特性时,信号变化率小的部分对应低频分量,变化率大的部分则对应高频分量。用滤波的方法滤除其高频部分就能去掉噪声,使信号得到平滑。
    经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法,以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下,才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的,因为无论是高斯白噪声还是脉冲干扰,他们的频谱几乎都是分布在整个频域内。如果要噪声平滑效果好,必然会引起信号的模糊,轮廓不清,要使信号的轮廓清晰,就必然噪声的平滑效果不好。在使用时必须权衡得失,在二者之间做出合理的选择。用低通滤波器进行平滑处理可以去除噪声、伪轮廓等寄生效应,但是由于低通滤波器对噪声等寄生成分去除的同时,也去除了有用的高频成分,即进行噪声平滑的同时,也必定平滑了非平稳信号的突变点。因此这样去噪处理是以牺牲清晰度为代价而换取的。
    小波分析方法是一种窗口大小即窗口面积固定、但窗口的形状可变、时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适于探测正常信号中突变信号的成分。它可以用长的时间间隔来获得更加精细的低频率的信号信息,用短的时间间隔来获得高频率的信号信息。在实际的工程应用中,所分析的信号可能包含许多尖峰或突变部分,并且噪声也不是平稳的白噪声。对这种信号的降噪处理,用传统的傅立叶变换分析,显得无能为力,因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径。有些噪声的频谱是分布在整个频域内的,小波理论的发展和成熟为非平稳信号的分析提供了有利的工具。运用小波分析进行信号的降噪处理是小波分析的一个重要应用方面


    %****************************************************************************************

    %  

    %                      创建两个信号Mix_Signal_1 和信号 Mix_Signal_2 

    %

    %***************************************************************************************


    Fs = 1000;                                                                        %采样率

    N  = 1000;                                                                        %采样点数

    n  = 0:N-1;

    t   = 0:1/Fs:1-1/Fs;                                                            %时间序列 

    Signal_Original_1 =sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*20*t)+sin(2*pi*30*t); 

    Noise_White_1    = [0.3*randn(1,500), rand(1,500)];           %前500点高斯分部白噪声,后500点均匀分布白噪声

    Mix_Signal_1   = Signal_Original_1 + Noise_White_1;        %构造的混合信号


    Signal_Original_2  =  [zeros(1,100), 20*ones(1,20), -2*ones(1,30), 5*ones(1,80), -5*ones(1,30), 9*ones(1,140), -4*ones(1,40), 3*ones(1,220), 12*ones(1,100), 5*ones(1,20), 25*ones(1,30), 7 *ones(1,190)]; 

    Noise_White_2     =  0.5*randn(1,1000);                                 %高斯白噪声

    Mix_Signal_2        =  Signal_Original_2 + Noise_White_2;      %构造的混合信号



    %****************************************************************************************
    %  
    %                信号Mix_Signal_1 和 Mix_Signal_2  分别作小波滤波
    %
    %***************************************************************************************

    %混合信号 Mix_Signal_1  小波滤波
    figure(7);
    subplot(4,1,1);
    plot(Mix_Signal_1);                                 %Mix_Signal_1 原始信号
    axis([0,1000,-5,5]);
    title('原始信号 ');

    subplot(4,1,2);
    [xd,cxd,lxd] = wden(Mix_Signal_1,'sqtwolog','s','one',2,'db3');
    plot(xd);                                                 %Mix_Signal_1 小波滤波后信号
    axis([0,1000,-5,5]);
    title('小波滤波后信号 ');

    %混合信号 Mix_Signal_2  小波滤波
    subplot(4,1,3);
    plot(Mix_Signal_2);                                 %Mix_Signal_2 原始信号
    axis([0,1000,-10,30]);
    title('原始信号 ');

    subplot(4,1,4);
    [xd,cxd,lxd] = wden(Mix_Signal_2,'sqtwolog','h','sln',3,'db3');
    plot(xd);                                                %Mix_Signal_2 小波滤波后信号
    axis([0,1000,-10,30]);
    title('小波滤波后信号 ');

    小波滤波 - 妹妹妹妹妹妹妹儿的~ - 这孩子谁懂的博客
     
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  • 简洁明了的小波滤波和小波包c++实现源代码,稍加修改就可以加入任何一个信号处理的应用程序中。 简洁明了的小波滤波和小波包c++实现源代码,稍加修改就可以加入任何一个信号处理的应用程序中。
  • 小波滤波 1、前言 小波变换(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,...

    小波滤波

    1、前言

    小波变换(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。百度百科

    2、图像小波滤波描述

    在图像频域处理中,傅立叶变换可以将图像分解为各种不同频率的正弦信号。同样小波变换是将图像信号分解为由原始小波位移和缩放之后的一组小波。由于小波具有多分辨率分解能力,因此可以将图片通过低通和高通滤波器信息一层一层分解剥离开来。

    假设一幅受加性高斯白噪声染污的图像表述为:

    d i =

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  • 小波滤波的matlab程序

    热门讨论 2009-08-14 16:36:58
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  • 简洁明了的小波滤波和小波包c++实现源代码,稍加修改就可以加入任何一个信号处理的应用程序中。
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  • Python中FIR滤波和小波滤波对比,内含相关代码和示例数据。例子中有小波包的实现以及MNE库中FIR滤波的实现。
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  • 研究小波阈值去噪算法和经验模态分解算法,对心磁信号的去噪过程
  • 最小二乘滤波(RLS)

    2018-05-17 12:48:27
    采用matlab实现最小二乘滤波(RLS)算法功能,算法简洁
  • 受高斯噪声和椒盐噪声污染的二维图像的去噪方法。 空域滤波降噪以均值滤波和中值滤波为例,频域滤波以傅里叶低通滤波和小波变换去噪为例,分析以上四种方法的滤波降噪特点。
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  • db = pywt.Wavelet('db5')#选用db5小波 #[ca3, cd3, cd2, cd1] = pywt.wavedec(x1, db1) maxlev = pywt.dwt_max_level(len(data), db.dec_len)#计算应该分几层 coeffs = pywt.wavedec(y_values, db, level=3) ...
    import pywt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib  
    import matplotlib.pyplot as plt
    import math
    ####################一些参数和函数############
    def sgn(num):
        if(num > 0.0):
            return 1.0
        elif(num == 0.0):
            return 0.0
        else:
            return -1.0
    
    ###软硬阈值折衷法 a 参数
    a=0.3
    #read data
    data = pd.read_csv('C:\\Users\\1701\Desktop\\wt06860_1.csv')
    #y_value为原信号
    x1 = np.array(data['WIND_SPEED'])
    y_values = data['REAL_POWER']
    
    plt.subplot(211)
    plt.scatter(x1, y_values, s=10)
    #小波基的选取
    db  = pywt.Wavelet('db5')#选用db5小波
    #[ca3, cd3, cd2, cd1] = pywt.wavedec(x1, db1)
    maxlev = pywt.dwt_max_level(len(data), db.dec_len)#计算应该分几层
    coeffs = pywt.wavedec(y_values, db, level=3)
    recoeffs = pywt.waverec(coeffs, db)
    print(recoeffs)
     #求通用阈值
    thcoeffs =[]
    for i in range(1, len(coeffs)):
        tmp = coeffs[i].copy()
        Sum = 0.0
        for j in coeffs[i]:
            Sum = Sum + abs(j)
        N = len(coeffs[i])
        Sum = (1.0 / float(N)) * Sum
        sigma = (1/0.6745)*Sum   
        lamda = sigma * math.sqrt(2.0 * math.log(float(N), math.e)) #采用通用的阈值
        for k in range(len(tmp)):
            if(abs(tmp[k]) >= lamda):
                tmp[k] = sgn(tmp[k]) * (abs(tmp[k]) - a * lamda)
            else:
                tmp[k] = 0.0
        thcoeffs.append(tmp)
    
    #print(thcoeffs)
    usecoeffs = []
    usecoeffs.append(coeffs[0])
    usecoeffs.extend(thcoeffs)
    print(usecoeffs)
    #recoeffs为去噪后信号
    recoeffs = pywt.waverec(usecoeffs, db)
    
    plt.subplot(212) 
    plt.scatter(x1, recoeffs, s=5)
    plt.show()
    

    **加粗样式
    **滤波完后发现效果不是很好,正在改进中。。。求大佬指导

    展开全文
  • 实现小波去噪,里面含有小波包及小波滤波程序
  • 利用小波域阈值滤波的matlab程序编写,对于了解图像滤波有一定的帮助
  • 小波滤波原理——极力推荐的资料

    千次阅读 2019-08-01 16:23:29
    https://wenku.baidu.com/view/5b1abd048e9951e79b8927de.html
    展开全文
  •  经典滤波方法主要有低通、高通、带通、带阻滤波,相关滤波,限幅滤波,中值滤波,基于拉依达准则的奇异数据滤波,基于中值数绝对偏差的决策滤波,算术平均滤波,滑动平均滤波,加权滑动平均滤波,一价滞后滤波,...
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空空如也

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