精华内容
下载资源
问答
  • 小波变换滤波

    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滤波的学者有较大的帮助
  • 此程序用于ECG小波变换,使用此程序可对信号进行小波变换滤波
  • C++实现的图像小波变换_滤波_复原
  • 傅立叶变换是一种线性的积分变换,常在将信号在时域(或空域)和频域之间变换时使用,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。在不同的...

    傅立叶变化:
    傅立叶变换是一种线性的积分变换,常在将信号在时域(或空域)和频域之间变换时使用,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
    傅立叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
    在这里插入图片描述小波变换 (Wavelet transform):
    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。
    传统的信号理论,是建立在Fourier分析基础上的,而Fourier变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性,如不具备局部化分析能力、不能分析非平稳信号等。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进,以改善这种局限性,如STFT(短时傅立叶变换)。由于STFT采用的的滑动窗函数一经选定就固定不变,故决定了其时频分辨率固定不变,不具备自适应能力,而小波分析很好的解决了这个问题。小波分析是一种新兴的数学分支,它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶;在应用领域,特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域,它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换与Fourier变换相比,是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析(Multiscale Analysis),解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。
    小波分析
    与Fourier变换相比,小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。数学家认为,小波分析是一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、样条分析、数值分析的完美结晶;信号和信息处理专家认为,小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术,它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。信号分析的主要目的是寻找一种简单有效的信号变换方法,使信号所包含的重要信息能显现出来。小波分析属于信号时频分析的一种,在小波分析出现之前,傅立叶变换是信号处理领域应用最广泛、效果最好的一种分析手段。傅立叶变换是时域到频域互相转化的工具,从物理意义上讲,傅立叶变换的实质是把这个波形分解成不同频率的正弦波的叠加和。正是傅立叶变换的这种重要的物理意义,决定了傅立叶变换在信号分析和信号处理中的独特地位。傅立叶变换用在两个方向上都无限伸展的正弦曲线波作为正交基函数,把周期函数展成傅立叶级数,把非周期函数展成傅立叶积分,利用傅立叶变换对函数作频谱分析,反映了整个信号的时间频谱特性,较好地揭示了平稳信号的特征。
    小波变换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,因此,小波变换在许多领域都得到了成功的应用,特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。从此,小波变换越来越引起人们的重视,其应用领域来越来越广泛。
    应用
    是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。现在,它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域,它的重要方面是图象和信号处理。现今,信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分,信号处理的目的就是:准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。从数学地角度来看,信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图象可以看作是二维信号),小波分析的许多分析和应用问题,都可以归结为信号处理问题。现在,对于其性质随时间是稳定不变的信号(平稳随机过程),处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的(非平稳随机过程),而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。
    事实上小波分析的应用领域十分广泛,它包括:数学领域的许多学科;信号分析、图象处理;量子力学、理论物理;军事电子对抗与武器的智能化;计算机分类与识别;音乐与语言的人工合成;医学成像与诊断;地震勘探数据处理;大型机械的故障诊断等方面;例如,在数学方面,它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图象处理方面的图象压缩、分类、识别与诊断,去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间,提高分辨率等。
    ⑴小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图象的特征不变,且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多,比较成功的有小波包最好基方法,小波域纹理模型方法,小波变换零树压缩,小波变换向量压缩等。
    ⑵小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
    ⑶在工程技术等方面的应用。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。
    从图像处理的角度看,小波变换存在以下几个优点:
    ⑴小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)
    ⑵小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性
    ⑶小波变换具有“变焦”特性,在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口),在高频段,可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口)
    ⑷小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法)

    展开全文
  • 基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究,傅爽,韩广兵,去噪是图像处理中的一个非常重要的问题.中值滤波去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节和边缘,基于小波变换的图像去噪方法
  • 基于STM32F4平台,采用C实现了小波变换和提升小波变换,并附有详细移植说明和例程,可直接使用。
  • 这是基于C#的小波变换算法的理论算法,供大家学习
  • 程序运行结果: TR =0.0708 0.3636 1.0552SNR =121.6977MSE =0.0024 通过一些仿真... * 即:FT变换只是一种纯频域的分析方法,它在频域里的定位是十分准确的(即频域分辨率最高),而在时域无任何定位性。 * STFT: Sho...

    程序运行结果: TR =

    0.0708 0.3636 1.0552

    SNR =

    121.6977

    MSE =

    0.0024 通过一些仿真结果来看,选择不同的小波函数和不同的阈值,去噪的效果相差甚远。选择’db5’小波,默认阈值对心电去噪处理效果较好。 谢谢! * 即:FT变换只是一种纯频域的分析方法,它在频域里的定位是十分准确的(即频域分辨率最高),而在时域无任何定位性。 * STFT: Short Time Fourier Transform 又称加窗傅立叶变换 * STFT: Short Time Fourier Transform 又称加窗傅立叶变换 * 均方误差 * * 一个滤波器为低通滤波器,通过该滤波器可得到信号的近似值A(Approximations) 另一个为高通滤波器, 通过该滤波器可得到信号的细节值D(Detail)。 1.6 离散小波变换(DWT) * 实际应用中,信号的低频分量往往是最重要的,而高频分量只起一个修饰的作用。如同一个人的声音一样, 把高频分量去掉后,听起来声音会发生改变,但还能听出说的是什么内容,但如果把低频分量删除后,就会什么内容也听不出来了。 1.6 离散小波变换(DWT) * 图 多级信号分解示意图 (a) 信号分解; (b) 小波分树; (c)小波分解树 * 在使用滤波器对真实的数字信号进行变换时,得到的数据将是原始数据的两倍。 根据尼奎斯特(Nyquist)采样定理就提出了降采样的方法,即在每个通道中每两个样本数据取一个,得到的离散小波变换的系数(coefficient)分别用cD和cA表示 1.6 离散小波变换(DWT) * 将信号的小波分解的分量进行处理后,一般还要根据需要把信号恢复出来,也就是利用信号的小波分解的系数还原出原始信号,这一过程称为小波重构(Wavelet Reconstruction)或叫做小波合成(Wavelet Synthesis)。 1.7 小波重构 这一合成过程的数学运算叫做逆离散小波变换(Inverse Discrete Wavelet Transform,IDWT)。 * 小波重构算法示意图 1.7 小波重构 * (1) 重构近似信号与细节信号 由小波分解的近似系数和细节系数可以重构出原始信号。 同样,可由近似系数和细节系数分别重构出信号的近似值或细节值,这时只要近似系数或细节系数置为零即可。 1.7 小波重构 * 重构近似和细节信号示意 (a) 重构近似信号; (b) 重构细节信号 1.7 小波重构 * (2)多层重构 重构出信号的近似值A1与细节值D1之后,则原信号可用A1+D1=S重构出来。对应于信号的多层小波分解,小波的多层重构图: 1.7 小波重构 * 重构过程为:A3+D3=A2;A2+D2=A1; A1+D1=S。 1.7 小波重构 心电信号的噪声特点 小波分析与传统信号处理方法的比较 小波去噪的基本原理 小波去噪的基本步骤 小波去噪中的阈值函数和阈值的选取 小波去噪中小波函数的选择 去噪效果的评价 程序说明 总结 心电信号(ECG)是典型的强噪声的非平稳的随机信号。正常心电信号的频率范围在0.01Hz-100Hz之间,而90%的ECG频谱能量又集中在0.25Hz-35Hz之间。 在心电信号的采集和A/D转换过程中,心电信号不可避免地受到各种类型的噪声干扰,概括起来主要包括以下三类噪声: 一、心电信号的噪声特点 (1)由于电源磁场作用于心电图机与人体之间的环形电路所致的50Hz/60Hz工频干扰; (2)由于病人肌肉紧张产生的肌电干扰; (3)由于病人呼吸运动或者由电极—电极—皮肤之间界面阻抗所致的频响,一般小于1Hz的基线漂移; 这些噪声干扰与心电信号混杂,引起心电信号的畸变,使整个心电信号波形模糊不清,对随后的信号分析处理,尤其是计算机自动识别诊断造成误判和漏判,因此,心电信号的消噪有重要的意义。 在实际工程应用中,通常所分析的信号具有非线性,非平稳,并且奇异点较多的特点。含噪的一维信号模型可表示为: 其中,f(t)为真实信号,s(t)为含噪信号,e(t)为噪声, 为噪声标准偏差。 有用信号通常表现为低频信号或是相对比较平稳。而噪声信号通常表现为高频分解后,含噪部分主要集中在高频小波系数中,并且,包含有用信号的小波系数幅值较大,但数目少;而噪声对应的小波系数幅值小,数目较多。 基于上述特点,可以应用门限阈值法对小波系数进行处理。(即对较小的小波系数置为0,较大的保留或削弱),然后对信号重构即可达到消噪的目的。 CD3 CD2

    展开全文
  • 基于中值滤波小波变换的图像去噪声程序。程序可以运行,其中改进的自适应中值滤波效果不错,并附有详细的论文说明。
  • 2)图像变换是将图像从空间域变换到某变换域(如 傅立叶变换中的频率域)的数学变换,在变换域 中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域。3)图像在空域上具有很强的相关性,借助于正交变换可使在空域的...

    滤波器作为图像处理的重要内容,大致可分为两类,空域滤波器和频率域滤波器。

    空域滤波器和频率域滤波器对比:

    1)空间域指图像本身,空域变换直接对图像中的像素进行操作。

    2)图像变换是将图像从空间域变换到某变换域(如 傅立叶变换中的频率域)的数学变换,在变换域 中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域。

    3)图像在空域上具有很强的相关性,借助于正交变换可使在空域的复杂计算转换到频域后得到简化

    4)借助于频域特性的分析,将更有利于获得图像的各种特性和进行特殊处理

    图像的空域滤波无非两种情况,线性滤波和非线性滤波。

    常见的线性滤波有:均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等,通常线性滤波器之间只是模版系数不同。

    非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果,如最值滤波器,中值滤波器和双边滤波器等。

    均值滤波

    均值滤波方法是,对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干个像素组成,用模板的均值来替代原像素的值的方法。

    32047f4feab562fbe60376957974014e.png

    优点:算法简单,计算速度快;

    缺点:降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是景物的边缘和细节部分。

    中值滤波

    中值滤波方法是,对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干个像素组成,对模板的像素由小到大进行排序,再用模板的中值来替代原像素的值的方法。

    fa510c979f129f498587c12e7d8409df.png

    优点:抑制效果很好,画面的清析度基本保持;

    缺点:对高斯噪声的抑制效果不是很好,对椒盐噪声有很好的抑制

    高斯滤波 like Gaussian filter

    高斯滤波一般针对的是高斯噪声,能够很好的抑制图像输入时随机引入的噪声,将像素点跟邻域像素看作是一种高斯分布的关系,它的操作是将图像和一个高斯核进行卷积操作:

    1209ba7395b048e17dcf83ffeba38f58.png

    拉普拉斯滤波 Laplacian filter

    Sobel滤波 Sobel filter

    双边滤波器 Bilateral Filtering

    Jargon:OpenCV 学习:9 双边滤波bilateralFilter​zhuanlan.zhihu.com
    3a7efe490690663114c020b96b3a72f7.png
    Andy u:双边滤波 Bilateral Filtering​zhuanlan.zhihu.com
    16dbcbd1f3812e1f92792b90f13c5b6a.png

    均值滤波、高斯滤波、双边滤波 比较:

    1)均值模糊无法克服边缘像素信息丢失的缺陷,原因是均值滤波是基于平均权重的。

    2)高斯模糊部分克服了该缺陷,但无法完全避免,因为没有考虑像素值的不同。

    3)高斯双边模糊-是边缘保留滤波方法,避免了边缘信息丢失,保留了图像轮廓不变。

    6dc26700f688ffa787123fc2e025bcb2.png

    导向滤波器 guided filter

    核桃分心木:暗通道先验之Guided filter导向滤波​zhuanlan.zhihu.com
    3ae6e22d2f85a75305eb262f0d2a696d.png

    参考链接

    一、图像处理之均值滤波,高斯滤波(高斯模糊),中值滤波,双边滤波_csdnforyou的博客-CSDN博客_均值滤波器​blog.csdn.net
    c0ab7a388d44c11ae6d26d4077cf7539.png
    图像噪声的抑制--均值滤波、中值滤波、对称均值滤波_阳光日志-CSDN博客_抑制区间 滤波​blog.csdn.net
    52b0c117f2ebe9ade76af9c9a0bceab3.png
    展开全文
  • 做地震数据处理的去噪程序,通过原始信号,加噪声的信号,以及小波变换的信号进行比较分析,并生成图像。
  • 小波变换去噪桥梁实时监测系统所处环境复杂,信号传输距离较远,不可避免的受到外界的干扰,这些干扰统称为白噪声,它可以使实时监测系统无法甚至错误的工作。信号被噪声污染的程度可用信噪比 SNR(Signal-to-Noise ...

    小波变换去噪

    桥梁实时监测系统所处环境复杂,信号传输距离较远,不可避免的受到外界的干扰,这些干扰统称为白噪声,它可以使实时监测系统无法甚至错误的工作。信号被噪声污染的程度可用信噪比 SNR(Signal-to-Noise Ratio)来表示:

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    (单位:dB) (3-2)

    式中:

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    ——信号的方差。

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    ——噪声的方差。

    当SNR较小时,实际信号被淹没在噪声中,造成信号识别困难。因此信号处理的第一步是信号和噪声的分离,然后才可以进行后续分析工作。消除信号噪声的方法很多,如维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波等,在信号频域进行去噪是以Fourier变换为主的。传统的去噪方法是将被噪音污染的信号通过一个滤波器,滤除掉噪音频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪音信号、非平稳信号等,采用传统方法具有一定的局限性。本文应用小波多尺度分析的方法进行去噪。一般情况下,去噪过程可以按照图 3.5所示流程来进行。

    9cc8e2864d29fa5fb454573f4babbb5e.png

    1 去噪原理

    一个含噪声的一维信号的模型可以表示成如下形式,即

         

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    (3-3)

    其中:f(t)——真实信号。

     e(t)——噪声。

     s(t)——含噪声的信号。

    在实际的工程应用中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,而噪声信号通常表现为高频信号。这就为小波分析消噪提供了前提条件。如果以一个最简单的噪声模型加以说明,即认为e(t)为一实的、均值为零的宽平稳的高斯白噪声。

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    是e(t)小波变换。设小波

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    是实的,从而有:

    2aa31e843f672bad578947ca145a608a.png

    93ea6cc9b2ee81262bddc208ad700964.png

    这表明噪音小波变换后

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    的平均功率与尺度a成反比,这是小波去噪的理论基础。对信号f(t)的就是要抑制信号中的噪声部分e(t),而恢复出真实信号s(t)。因此,可以利用噪音与信号小波分析后各尺度上表现的不同特性来抑制噪音。

    实际信号中常混有随机噪声,随机噪声往往导致信号的奇异性。信号奇异性可以用 Lipschitz指数来描述,这个指数定义如下:设信号

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    ,若f(t)在t0处奇异性为η,是指对t0的某邻域的任意t有:

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    (3-8)

    式中,k为常数。则称f(t)在t0处的Lipschitz指数为η。函数在某一点的Lipschitz指数的大小反映了该点奇异性的大小,η越大,该点的光滑度越高;η越小,该点的奇异性越大。

    信号f(t)在[a,b]上有一致Lipschitz指数η的充要条件是存在一个常数k>0,得任意

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    ,f(t)的二进制小波变换满足:

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    (3-9)

    可以看出,如果f(t)的Lipschitz 指数η>0,则该信号的小波变换模极大值幅度将随着尺度的增大而增大;反之,若η<0则f(t)的小波变换系数将随着尺度的增大而减小。一般来说,信号f(t)的Lipschitz指数η>0,因为信号一般都是连续的非奇异信号,即使是不连续的奇异信号,它也一不定会在某一邻域内有界,也有η=0。而噪声一般是均值为零、方差为σ2一个广义随机过程,该过程几乎处处奇异,所以它的Lipschitz指数η<0,其中高斯白噪声的Lipschitz指数

    d88924b637b1beeda482007d243bc391.png

    ,也就是信号和噪声在不同尺度下的小波变换特性截然相反,随着尺度的增大,信号的小波变换模极大值增大,而噪声的模极大值减小。因此我们可以利用此特性,采用由粗到精的方法跟踪各尺度下的小波变换模极大值,将属于噪声的去掉,再进行重构信号,从而得到逼近真实的信号。

    2 去噪的实现

    噪声的种类多种多样,但从宏观角度可分为两类:确定性噪声和不确定性噪声。在去噪过程中,对于确定性噪声,由于我们知道其频率或频率范围,只需利用小波变换的特性将该频段信号去掉即可;对于不确定性噪声,我们不知道其频率范围,一般认为是白噪声,白噪声的频率分布较广,此时,只能利用小波分析的多分辨率特性进行去噪了。

    对f(t)连续几次小波变换之后,信号s(t)所对应的各尺度上的小波系数在某些特定的位置有较大的值,而在其他大部分位置的小波系数则较小。对于白噪声e(t),它对所有小波系数的影响基本上一样的,并随着尺度的增大而幅值有所减少。因此,我们可以选用一定的阀值λ,把抵于λ的小波系数归零,把高于λ的小波系数重构原始信号,具体实现方法如下:

    ①信号f(t)的小波分解。选择一个小波并确定分解的层数,然后进行分解计算。

    ②小波分解高频系数的阀值量化。对各个分解尺度下的高频系数选择一个阀值进行软阀值量化处理。

    ③一维小波重构。根据小波分解的底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构。应用小波分析进行信号降噪处理,主要通过Matlab的两个函数wden和wdencmp来实现。Wden函数返回的是经过对原始信号进行降噪处理后的信号。Wdencmp函数是一种使用更为普遍的函数,它可以直接对一维或二维信号进行降噪,处理方法也是通过对小波分解系数进行阀值量化来实现。

    Matlab 中小波分析进行阀值处理一般有下述 3 种方法。

    ①默认阀值消噪处理。该方法利用函数ddencmp生成信号的默认阀值,然后利用函数 wdencmp进行消噪处理。

    ②给定阀值消噪处理。在实际的消噪处理过程中,阀值往往可通过经验公式获得,且这种阀值的可信度高。在进行阀值量化处理时可用函数wthresh。

    ③强制消噪处理。该方法是将小波分解结构中的高频系数全部置为0,即滤掉所有高频部分,然后对信号进行小波重构。这种方法简便,消噪后的信号比较平滑,但容易丢失信号中的有用成分。

    《来源科技文献,经本人分析整理,以技术会友,广交天下朋友》

    展开全文
  • 另一方面在HSV色彩空间,对V分量进行小波变换处理,将分解得到的低频子带采取双边滤波处理的方式,而对多个高频子带进行非线性变换处理方式,将处理过的低频子带和多个高频子带,利用小波逆变换进行重构.最后将两幅...
  • 小波变换的3个MATLAB算法实现,另附有卡尔曼的MATLAB代码
  • 小波变换前先进行卡尔曼平滑滤波 小波变换的作用: [c,l] = wavedec(y(:,i),3,'db4'); wavedec函数用于一维小波变换,对信号进行多层分解 [c,l]=wavedec(x,N,’wname’,),c表示各层分量,包括近似系数和...
  • butterworth等低通滤波实现图像增强和小波滤波器去噪增强变换matlab案例
  • 0 227 2019-12-05 15:54 − 1 简介 由卡尔曼这个学者提出的最佳线性滤波器,单纯时域维度即可实现【无需进行频域变换】 2 思路 由上一时刻的最佳估计值XKE_P预测①当前时刻预测值Pxv 与 ②当前时刻的测量值Mxv 进行...
  • 以该图三层小波变换为例,小波基组是二维的(层数*时间),由图可以看出来的.最底层(一层)代表的是最低频率的小波基组合,他的系数coefs代表该时间段信号所含该频率段的能量,随着层数增加,小波基组所关注的频率不断增加....
  • 车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法
  • 基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码,包含GUI界面和测试数据,可显示原始数据和加噪声干扰后的数据,处理后显示效果。
  • 小波变换是一个多尺度的时频分析方法,利用小波变换对预处理后的 EEG 信号进行多尺度分解,并与自适应滤波相结合进行消噪。用 AR 模型对复原的 EEG 信号进行谱估计。根据从人体的大脑皮层采集得到的数据,利用 ...
  • 摘要:文中在应用对数域电路的基础上,提出了一种新型的连续小波变换方法,它通过对母小波的一种数值逼近得到小波函数的有理公式,并以Marr小波为例来模拟这个逼近过程,并用Matlab对逼近过程进行仿真。仿真结果显示...
  • 小波分析及应用(附常用小波变换滤波器系数)第八章 小波分析理论及应用PAGEPAGE 47第八章 小波分析及应用8.1 引言把函数分解成一系列简单基函数的表示,无论是在理论上,还是实际应用中都有重要意义。1822年法国数学...
  • 简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较...
  • 在OpenCV里实现小波变换

    千次阅读 2019-11-23 18:41:33
    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...
  • 毕业设计的题目是小波去噪,参考了一些网上的资料,自己加以补充和修改,希望有用。
  • 数字图像处理与Python实现笔记摘要绪论1 数字图像处理基础知识2 彩色图像处理初步3 空间滤波4 频域滤波5 图像特征提取6 图像压缩7 图像小波变换与多分辨率 摘要 简要介绍数字图像处理涉及的一些基本概念、基本运算...
  • 图像处理与小波变换-Python实现

    千次阅读 2020-10-18 00:33:42
    关于小波变换的理论知识,可以查看我的另一篇文章→传送门 本文主要介绍小波变换在图像分解中的应用及其Python实现。       按照滤波组理论,图像的二维离散小波分解和重构过程如下图...
  • 小波变换和小波阈值法去噪

    万次阅读 多人点赞 2017-07-24 18:05:38
    小波变换是一种信号的时间——尺度(时间——频率)分析方法,它具有多分辨分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,。在小波分析中经常用到近似和细节,近似表示信号的高尺度,即低频信息;细节...
  • deFxfxj21(8.1-4)通过引入广义函数或分布的概念,可获得奇异函数(如冲击函数)的傅里叶变换的存在。对于时域的常量函数,在频域将表现为冲击函数,表明具有很好的频域局部化性质。由式(8.1...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,697
精华内容 1,878
关键字:

小波变换滤波