用db4 小波对一幅图像进行二维2 尺度分解后􀈆 在不同方向上获得其重构图像。-The image is reconstructed in two directions by using db4 wavelet to decompose an image in two directions.

通过双正交小波对图像进行分解，后去噪并重构出图像，使得图像效果更加清晰-The image is decomposed by biorthogonal wavelet, then the image is denoised and reconstructed

最近的一些方法，如经验模式分解 （EMD），提出将信号分解 其包含的信息。尽管它的适应性似乎 对于许多应用程序，这种方法的主要问题 是它缺乏理论。本文提出了一种新的方法 建立自适应小波。主要的想法是提取不同 设计适当的小波滤波器组的信号模式。 这种结构导致我们到一个新的小波变换，称为 经验小波变换。许多实验 显示此方法相比经典的有用性 EMD-Some recent methods, like the Empirical Mode Decompositio

［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定