精华内容
下载资源
问答
  • Denoise_w_Mod_sim实现小波模极大值去噪的代码,经过在MATLAB中测试通过,可以实现去噪功能
  • 利用小波算法实现图像去噪,包含软硬阈值去噪,中值,均值滤波等,内含图片灰度与彩色实例。以及代码文件说明、
  • 基于小波模极大值,阈值去噪算法,并比较了各种方法的去噪效果
  • 小波变换模极大值去噪Matlab程序源码 包含极大值提取函数、Pgama、Pv投影函数。
  • 模极大值去噪算法步骤: 1.对含噪信号进行尺度为,J=1,2,......,J的小波变换,并求出每个尺度上变换系数的极大值。 2.从最大尺度开始,确定一个阈值T,把该尺度上极大值小于T的极值点去掉,保留其他的,得到...

    模极大值去噪算法步骤:

     

    1.对含噪信号进行尺度为s=2^{J},J=1,2,......,J的小波变换,并求出每个尺度上变换系数的模极大值。

    2.从最大尺度开始,确定一个阈值T,把该尺度上模极大值小于T的极值点去掉,保留其他的,得到最大尺度上的一组新的模极大值点。

    3.作出尺度函数j=J上保留的每个极大值点的一个邻域,如N(t,s),在J-1尺度上找出与邻域,在J-1尺度上找出与邻域N(t,s)内的极值点相对应的传播点(极值点),保留这些极值点,去掉其他极值点,从而得到j-1尺度上的一组新极值点。

    4.置j=j-1,重复步骤3,直到j=2.

    5.在j=2时保存的极值点位置上,找出j=1时对应的极值点,而去掉其他。

    6.利用多尺度上保留的极值点的小波系数,采取适当方法重构。信号重构的方法有Mallat提出的交错投影的方法(如代码Py投影和Pgama投影),还有利用框架理论近似重构信号的快速算法。

    function int=Py(int,len)
    %单区间Py投影:对区间进行裁剪,即Py投影,返回裁剪后的区间信号
    %输入参数:int为单区间的点,len为区间中点的个数
    %返回值int为Py投影后的区间
    if sign(int(1))==sign(int(len))%若区间左右端点同号,其中sign为符号函数,Y = sign(x) 返回与 x 大小相同的数组 Y,其中 Y 的每个元素是:1,前提是 x 的对应元素大于 0。0,前提是 x 的对应元素等于 0。-1,前提是 x 的对应元素小于 0。x./abs(x),前提是 x 为复数
        int=int.*(sign(int)==sign(int(1)));%区间上,只保留本身符号与左端点符号相同的那些
        inte=interp1([1,len],[int(1),int(len)],(1:len),'linear');
        %只用区间端点处的值,在区间上进行线性插值,得到区间的插值后的点,与原来区间点个数相同
        int=sign(int(1))*(abs(inte)-(abs(inte)-abs(int)).*((abs(inte)-abs(int))>0));
        %只保留区间上的点的模值比线性插值对应点模值小的那些点,其余的为0,符号与左端点一致
    else
        sgn=sign(int(len)-int(1));%若区间端点不同号,则取相减的符号。两极值点异号,中间有单调性
        intem=max([int(1),int(len)]);%对端点中的最大和最小点分别赋值
      inten=min([int(1),int(len)]);%从区间端点开始,循环找寻该区间的极大值点和极小值点
      for i=1:len-2
          if sign(int(i+1)-int(i))~=sgn    %若差商符号不是sgn,令二者相等,保证两个极值点之间的单调性
              int(i+1)=int(i);
          end
          if int(i+1)>intem   %比端点大,则是端点值
              int(i+1)=intem;
          end
          if int(i+1)<inten   %比端点小,则是端点值
              int(i+1)=inten;
          end
      end   
    end
    function int =Pg(int,lev,sr)
    %该函数对一个区间进行Pgama投影
    %输入参数:int为极值点处差,lev为层号,sr为采样率
    %返回值int为修正的区间
    T=length(int);
    if T==2 %只有两个点,则不动
        int=int;
    else
        t=linspace(0,(T-1)/sr,T);%在0和(T-1)/sr中均匀插点,使最后点的个数为T
       para=(([1,1;exp(2^(-lev)*t(T)),exp(-2^(-lev)*t(T))])\[int(1),int(T)]')';
       ap=para(1);
       bt=para(2);
       int=ap.*exp(2^(-lev).*t)+bt.*exp(-2^(-lev).*t);%修正的区间
    end
       
        
    end

    function w2 = Pyg(w1,wp,sr)
    %用于进行Pgama和Py投影
    %输入参数:w1为加入细节信息改进的分解信号,wp为小波多层分解后的信号的极值点,sr为采样率
    %返回值w2为投影的最终结果
    err=wp-w1.*(wp~=0);%极值点位置处原来与现在的差
    w2=zeros(size(wp));
    [r,c]=size(wp);
    %对每一层小波分别进行处理
    for m=1:r    %处理每一层
        fr=find(wp(m,:));   %模极值点位置,
        num_int=length(fr)-1;%用模极值点将区间分段,区间个数为极值点个数-1
        %先找到以模极大值划分的区间,然后对每一区间进行Py投影
        for j=1:num_int
            int=w1(m,fr(j):fr(j+1));%极值点划分的区间中的点
            len=length(int);%区间中点的个数
            if len>2
                w1(m,fr(j):fr(j+1))=Py(int,len);%区间内多于两个点,即中间有点,则进行Py投影
            end
        end
        %再逐一区间进行Pgama投影
        for j=1:num_int
            int=err(m,fr(j):fr(j+1));    %在两极值点之间的原来与现在的差,
            err(m,fr(j):fr(j+1))=Pg(int,m,sr);   
        end
        w2(m,:)=w1(m,:)+err(m,:);      %投影最终结果
        
    end
    function s = mden(f,lev,n,wf)
    %模极大值法去噪
    %参数C,ep,sr可以调节
    %输入参数为:f为带去噪信号,lev为小波分解层数,n去噪重构算法的迭代次数,wf为小波函数名称
    %返回值s为重建信号
    % load sumsin;%输入带噪信号
    % f=[sumsin zeros(1,24)];%补零使得信号变成2的幂次,这里是信号长度变为1024
    % lev=4;%模极大值提取时的分解层数
    % n=20;%模极大值重构信号时的迭代次数
    % wf='db3';%采用的小波函数
    
    
    pp=size(f);
    pp=pp(2);%所处理数据的长度
    sr=360;%抽样率
    [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters(wf);%二进制小波变换
    [swa,swd]=swt(f,lev,Lo_D,Hi_D);
    
    
    
    %求二进制小波变换的模极大值及其位置
    %%初始结果
    %dw:局部极大值位置;wp:局部极大序列
    dw=zeros(size(swd));
    zdw=dw;
    fdw=dw;
    
    %要找模极大值,把小波系数中大于0和小于0的分别考虑
    %小波系数大于0的赋值给zw
    zw=swd.*(swd>0);
    %留下左边元素比右边元素小的值的位置记为1,存入zdw中
    zdw=((zw(:,1:pp-1)-zw(:,2:pp))<0);
    %再计算1,0间隔的点,即找到模极大值的点的位置
    zdw(:,2:pp-1)=((zdw(:,1:pp-2)-zdw(:,2:pp-1))>0);
    
    %小波系数小于0的赋值给fw
    fw=swd.*(swd<0);
    %留下左边元素比右边元素大的值的位置记为1,存入fdw中
    fdw=((fw(:,1:pp-1)-fw(:,2:pp))>0);
    %再计算1,0间隔的点,即找到模极大值的点的位置
    fdw(:,2:pp-1)=((fdw(:,1:pp-2)-fdw(:,2:pp-1))>0);
    %将zdw和fdw中的模极大值点位置合并
    dw=zdw|fdw;
    %保留第一列和最后一列
    dw(:,1)=1;
    dw(:,pp)=1;
    
    %wp存放模极大值点的值
    wp=dw.*swd;
    %处理模极大值:从最高层的模极大值点开始
    Dwp(:,lev)=wp(lev,:)';
    M=max(Dwp(:,lev));
    %模极大值的阈值用去噪函数ddencmp来获得
    [Thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',f);
    C=0.8;%阈值参数
    Thr=C*M/lev;%计算阈值
    %将大于阈值Thr的最后一层的模极大值留下
    Dwp(:,lev)=Dwp(:,lev).*(abs(Dwp(:,lev))>Thr);%处理最后一层
    %模极大值的处理方式:
    %在尺度j上极大值点位置构造一个搜索区域
    %在尺度j-1中,将极大值点落在该区域的点保留,其他的位置0
    ep=3;%该参数确定邻域
    nL=length(Dwp(:,lev));
    for j=1:lev-2
        Dwp(:,lev-j)=wp(lev-j,:)';
        Dp(:,lev-j+1)=(Dwp(:,lev-j+1)~=0);
        DD=Dp(:,lev-j+1);
        DDw=DD;
        for Pd=1:nL;
            if DD(Pd)==1
                for i=-ep:ep;
                    if(Pd-i>=1&Pd-i<=nL)
                        DDw(Pd-i)=1;
                    end
                end
            end
        end
        Dp(:,lev-j+1)=DDw;
        Dwp(:,lev-j)=Dwp(:,lev-j).*Dp(:,lev-j+1);
        Dp(:,lev-j)=(Dwp(:,lev-j)~=0);
    end
    %第一层单独处理,在第二层极大值点位置上,保留第一层相应极大值点
    Dwp(:,1)=wp(1,:);
    Dwp(:,1)=Dwp(:,1).*Dp(:,2);
    wp=Dwp;
    wp=wp';
    %重构信号
    s=swa(lev,:);%s为待重建的信号
    %wfr=(wp~=0);%迭代初始化
    w0=zeros(1,pp);
    [a,d]=swt(w0,lev,Lo_D,Hi_D);%从0开始
    w2=d;%重建高频
    for j=1:n
        w2=Pyg(d,wp,sr);%Py投影和Pgama投影
        w0=iswt(s,w2,Lo_R,Hi_R);%Pv投影
        [a,d]=swt(w0,lev,Lo_D,Hi_D);
    end
    s=iswt(swa(lev,:),w2,Lo_R,Hi_R);%计算重建信号
    % figure,
    % subplot(2,1,1),plot(f,'r');
    % grid on;
    % title('原始信号');
    % subplot(2,1,2),plot(s);
    % grid on;
    % title('模极值去噪后信号')
    end

    load sumsin;%输入带噪信号
    f=[sumsin zeros(1,24)];%补零使得信号变成2的幂次,这里是信号长度变为1024
    lev=4;%模极大值提取时的分解层数
    n=20;%模极大值重构信号时的迭代次数
    wf='db3';%采用的小波函数
    s=mden(f,lev,n,wf);%模极大值去噪算法
    %计算PSNR值,MSE值,NC值
    P=psnr(f,s);
    m=mse(f,s);
    % N=nc(f,s);
    figure,plot(f,'r');
    grid on;
    xlabel('t'),ylabel('f(t)');
    figure,plot(s);
    grid on;
    xlabel('t'),ylabel('s(t)');
    

    展开全文
  • 通过小波模极大值进行去奇异值查找,去噪处理。内部包含gui语言,如何提取信号,如何进行判定小波模极大值
  • 模极大值法保留幅度随尺度增加而增大的点 (对应于有用信号的极值点 )来达到去噪的目的 ,但将非极值处变换系数置零 ,造成信号损失。提出了一种变化模极大值与阈值决策相融合的去噪方法 ,有效地结合了两者的优点。经...
  • 分析信号和噪声的奇异指数, 根据函数不同的奇异指数小波变换的局部模极大值具有不同的传播特性的理论, 在相邻构成的待选通域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选通域进行平滑处理, 反变换重建出去噪信号....
  • 小波模极大值进行边缘检测,有代码,有注释.
  • 基于小波模极大值的信号奇异性检测方法,该方法突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力,信号的局部正则性可由其小波变换随尺度参数的衰减特性来刻画,通过确定小波变换在细尺度下的局部模极大值来检测信号...
  • 用于实现一维小波去噪的程序!包括重构法,模极大值,软硬阈值法!
  • 心电信号在临床诊断上有非常重要的作用,但由于容易受到噪声干扰,采集的心电信号中通常包含很强噪声,为了有效去除噪声干扰,该文提出了一种基于自适应阈值的小波模极大值算法来进行信号去噪。关键点是在每个分解...
  • 介绍了如何使用小波变换的模极大值法去噪声
  • 小波值去噪法基础

    千次阅读 2017-08-14 17:02:58
    在机械故障诊断中,由于受周围环境和其他不可避免因素的...小波去噪的发展可以归纳为三种方法:(1)Mallat提出的小波系数模极大值去噪法(2)徐长发等人提出的基于小波系数的空域相关性去噪算法(3)Donoho与Johnston

    在机械故障诊断中,由于受周围环境和其他不可避免因素的影响,采集得到的信号往往包含有一定地噪声。然而,噪声对于信号的分析存在一定的干扰,所以在分析之前需要对信号进行去噪。目前,小波在信号去噪中得到了广泛的应用,并且取得了良好的效果。小波去噪的发展可以归纳为三种方法:(1Mallat提出的小波系数模极大值去噪法(2)徐长发等人提出的基于小波系数的空域相关性去噪算法(3DonohoJohnstone提出的小波阀值收缩去噪法。由于小波阀值法是其它两种方法的发展,具有一定的优势性,这里主要主要小波阀值收缩去噪法。

    1 小波阀值去噪的基本思想

    Donoho提出的小波阀值去噪的基本思想是将信号通过小波变换(采用Mallat算法)后,信号产生的小波系数含有信号的重要信息,将信号经小波分解后小波系数较大,噪声的小波系数较小,并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数,通过选取一个合适的阀值,大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的,应予以保留,小于阀值的则认为是噪声产生的,置为零从而达到去噪的目的。其基本步骤为:

    1)分解:选定一种层数为N的小波对信号进行小波分解;

    2)阀值处理过程:分解后通过选取一合适的阀值,用阀值函数对各层系数进行量化;

    3)重构:用处理后的系数重构信号。

    2 小波阀值去噪的基本问题

    小波阀值去噪的基本问题包括三个方面:小波基的选择,阀值的选择,阀值函数的选择

    1)小波基的选择:通常我们希望所选取的小波满足以下条件:正交性、高消失矩、紧支性、对称性或反对称性。但事实上具有上述性质的小波是不可能存在的,因为小波是对称或反对称的只有Haar小波,并且高消失矩与紧支性是一对矛盾,所以在应用的时候一般选取具有紧支的小波以及根据信号的特征来选取较为合适的小波。

    2)阀值的选择:直接影响去噪效果的一个重要因素就是阀值的选取,不同的阀值选取将有不同的去噪效果。目前主要有通用阀值(VisuShrink)、SureShrink阀值、Minimax阀值、BayesShrink阀值等。

    3)阀值函数的选择:阀值函数是修正小波系数的规则,不同的反之函数体现了不同的处理小波系数的策略。最常用的阀值函数有两种:一种是硬阀值函数,另一种是软阀值函数。还有一种介于软、硬阀值函数之间的Garrote函数。

    另外,对于去噪效果好坏的评价,常用信号的信噪比(SNR)与估计信号同原始信号的均方根误差(RMSE)来判断。


    展开全文
  • 利用模极大值原理去噪后的小波系数,提出了一种采用三次样条插值进行小波系数重构,然后再结合 Mallat重构算法,恢复出去噪后的信号。实验结果表明,该算法能给出信号原始小波变换系数的一个很好的近似,去噪效果明显。
  • 首先利用二进小波分解后高频系数的局部模极大值得到各尺度的图像边缘,然后利用小波系数的模极大值抑制噪声,结合子带关联和尺度相关的融合准则对去噪后的边缘进行融合,最后基于边缘重构图像。算法在抑制噪声的同时...
  • 小波去噪

    千次阅读 2015-10-24 19:38:55
    小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的新兴算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的小波系数去除,保留原始信号的小波分解系数...

            小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的新兴算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的小波系数去除,保留原始信号的小波分解系数,然后对处理后的系数进行小波重构,得到纯净信号。

            相比于以往的其他去噪方法,小波变换在低信噪比情况下的去噪效果较好,去噪后的语音信号识别率较高,同时小波去噪方法对时变信号和突变信号的去噪效果尤其明显。

    小波去噪的重要特点:

    低熵性。小波系数的稀疏分布,使图像变换后的熵降低;
    多分辨率特性。由于采用了多分辨率的方法,所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征,如边缘、尖峰、断点等,以便于特征提取和保护。
    去相关性。因小波变换可对信号去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以小波域比时域更利于去噪;
    选基灵活性。由于小波变换有形式多样的小波基可供选择,所以可以针对不同的应用场合选取合适的小波基函数,以获取最佳的去噪效果。


            小波去噪的关键是第二步中对各尺度下小波系数进行去噪处理,根据系数处理规则的不同,小波去噪的常见方法可分为以下几类:1)模极大值去噪法;2)基于各尺度下小波系数相关性进行去噪(屏蔽去噪法);3)小波阈值去噪法;4)平移不变量法;其中小波阈值去噪法在保证去噪效果的基础上,计算简洁快速,便于实现,因而在实际工程中得到了很广泛的应用。文中也重点对该方法进行了研究,在此基础上提出了一种改进的基于分解尺度的小波阈值算法,并通过实验仿真进行效果验证。


    模极大值去噪法主要适用于信号中混有白噪声,且信号中含有较多奇异点的情况。
    基于小波系数尺度间相关性去噪可以取得良好的去噪效果,去噪效果比较稳定,尤其适用于高信噪比的信号。它的不足之处在于计算量过大,且需要估计噪声方差。
    小波阈值去噪法计算速度快,噪声能得到较好抑制,且反映原始信号的特征尖峰点能得到很好的保留,目前该方法是众多小波去噪方法中应用最广泛的一种。但小波阈值去噪法的去噪效果受信号信噪比的影响很大,这一点在低信噪比情况下尤其明显。
    平移不变量法主要适用于信号中混有白噪声且还有若干个不连续点的情况。

    展开全文
  • 毕业论文-小波阈值去噪及MATLAB仿真 摘 要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时—频分析,借助时—频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gif毕业论文-小波阈值去噪及MATLAB仿真

    摘 要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时—频分析,借助时—频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪,是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用 MATLAB 中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性。本文设计了几种小波去噪方法,其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。关键词:小波变换;去噪;阈值AbstractWavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analysis.Wavelet analysis has played a particularly impor-tant role in denoising,due to the fact that it has the property of time- frequency analysis. Using wavelet s in de-noising, is an important aspect in the application of wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory.In this paper,the of Wavelet Analysis is analyzed.and the of threshold denoising is a good of easy realization and effective to reduce the noise.Keywords:Wavelet analysis;denoising;threshold第 1 章 绪论1.1 研究背景和意义随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理技术获得了飞速的发展。去除图像的噪声是图像处理过程中的一个重要环节,其结果直接影响到图像质量和特征提取的精确性。现实中由于获取图像的环境、设备及传输过程存在不确定因素,使得图像受到噪声污染是不可避免的。现代医学中, 影像被广泛应用于诊断和治疗, 是必不可少的手段和工具. 医学图像的好坏直接影响着医生对病情的诊断和治疗. 医学图像在获得的过程中都会混有各种噪声, 因此有必要进行去噪研究。如何减少甚至消除噪声一直是图像处理研究中的课题之一。噪声是影响图像质量的重要因素;噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识, 图像信噪比下降。在图像处理中如何有效地去除噪声, 提取图像信息变得尤为重要。利用计算机等设备处理图像,容易受噪声干扰造成质量下降,极大影响了人们从图像中提取信息,所以非常有必要在利用图像之前消除噪声。信号在生成和传输的过程中会受到各种各样噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留信号原始信息的方法,是人们一直追求的目标。利用振动信号或状态量对设备进行诊断是设备故障诊断中最有效、最常用的方法 ,过去常用传统的基于快速傅里叶变换( FFT)的频谱分析方法进行振动信号处理,但是傅里叶分析存在着严重的不足,它只适于分析时不变系统的平稳信号 ,而不适于分析非平稳信号,且傅里叶变换对在检测信号中包含的趋势、突变事件的开始和结束等特征分析时也显得无能为力。出于对非平稳信号和突变信号的分析的迫切要求 ,法国地球物理学家 Morlet 于1984 年提出了一种新的线性时频分析方法——小波分析理论,为机械故障诊断中的非平稳信号分析,弱信号提取,信号滤波等提供了一条有效的途径。从数学上看,小波去噪本质是一个函数逼近问题,即如何在由小波母函数伸缩和平移所展成的函数空间中,根据提出的衡量准则,寻找对原信号的最佳逼近,完成原信号和噪声信号的区分。由此小波去噪方法也就是寻找从实际信号空间到小波函数空间的最佳映射,以便得到原信号的最佳恢复。从信号分析的角度看,小波去噪是信号滤波问题,尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波,但是由于去噪后还能成功地保留图像特征,在这一点上又优于传统的低通滤波器,所以小波去噪实际上是特征提取和低通滤波功能的综合。小波变换能够很好地保留边缘(这是因为小波变换的多分辨率特性),小波变换后,由于对应图像特征(边缘等)处的系数幅值较大,而且在相邻尺度层间具有很强的相关性,所以便于特征提取和保护。相对于早期的方法,小波去噪对边缘等特征的提取和保护是有很强的数学理论背景的,因而更利于理论分析。小波去噪的成功主要在于小波变换有如下特点:(1)低熵性。小波系数的稀疏分布,使图像变换后的熵降低;(2)多分辨率特性。由于采用了多分辨率的方法,所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征,如边缘、尖峰、断点等,可在不同分辨率下根据信号和噪声分布特点进行去噪;(3)去相关性。因小波变换可对信号去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以小波域比时域更利于去噪;(4)选基灵活性。由于小波变换可以灵活选择基,也可根据信号特点和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等,对不同相应场合,可以选择不同的小波母函数。小波分析是时频分析方法,具有良好的时频局部性,并且有快速算法(Mallat 算法)加以实现。这样,小波变换理论就为噪声消除问题提供了一个新的思路,其应用也日渐广泛。1.2 国内外研究历史和现状在早期,人们通过对边缘进行某些处理,以缓解低通滤波产生的边缘模糊。在这一点上,虽然这种方法同小波去噪很相似,但是小波变换之所以能够很好地保留边缘,是因为小波变换的多分辨率特性,小波变化后,由于对应图像特征(边缘等)处的系数幅值变大,而且在相邻尺度层间具有很强的相关性,所以便于特征提取和保护。相对早期的方法而言,小波噪声对边缘等特征的提取和保护是有很强的数学理论背景的,因而便于系统的理论分析。在许多国内外研究学者的努力下,小波去噪技术在信号处理领域中不断得到发展和

    展开全文
  • 小波分析与去噪

    万次阅读 多人点赞 2017-09-03 14:11:02
    小波分析
  • 本文主要介绍小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量小波法以及小波变换模极大值法这4种常用的小波去噪方法。将它们分别用于仿真算例的去噪处理,并对这几种方法的应用场合、去噪性能、计算速度和影响...
  • MATLAB小波软硬阈值去噪代码基于小波去噪MATLAB代码...Lipschitz指数是由Venkatakrishnan等人通过题为“使用小波变换模量极大值(WTMM)的Lipschitz指数(LE)的测量”的方程式(9)来计算的。 (IJSER-2012年6月)。
  • 接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现不同尺度子图像的小波分解系数之间的权重分配;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.对计算机断层图像和正电子发射断层图像的融合实验证明,所提出的算法既...
  • 用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用 bior3 .7 小波去噪后的心电信号进行 R波峰定位,最后与原信号 R波峰位置对比。用本方法先对 MIT/BIH心率失常心电数据库中 1 17 号心电信号去噪,...
  • 以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小 波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线 性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对...
  • 其根据有用信号和噪声的差异性,选择合适的小波母函数,使小波分解后的有用信号的小波系数幅值大于噪声的小波系数幅值。再通过选择合适的阈值清除幅值较小的噪声信号,剩余有用信号的信息,重构信号,达到滤波消噪的...
  • 在图像处理过程中, 为了在图像去噪时更好地保留图像的角点、尖峰和窄边缘, 利用重调和方程的应力平衡性及其高阶偏导数的局部极大值, 构建新算子, 建立重调和扩散模型. 考虑到若图像中的噪声很强, 则会在处理后的图像...
  • MATLAB中 小波阈值去噪

    万次阅读 2015-03-26 20:09:43
    MATLAB中实现了信号的阈值去噪,主要包括阈值去噪和阈值获取两方面。 1.阈值获取 MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm,下面对它们的用法进行简单的说明。 ddencmp的调用格式有以下...
  • 小波图像去噪及matlab实例

    万次阅读 多人点赞 2017-03-09 15:09:48
    图像去噪  图像去噪是信号处理的一个经典问题,传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行,常用...随着小波理论的日益完善,其以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注,开辟了用非线性方法去噪的先河。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,711
精华内容 684
关键字:

小波模极大值去噪