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Edge-preserving-wavelet-thresholding-for-image-den
- 边缘保持小波图象阈值去噪.是一个很有用的文章,小波阈值去噪图象处理的比较经典的文章,值得一看.-maintain edge wavelet image thresholding. Is a very useful article, Wavelet thresholding image processing of classic articles, an eye-catcher.
基于小波阈值的图像去噪方法研究
- 图形图像处理，基于小波阈值的图像去噪方法研究，大家来下载吧！
e
- 虚拟仪器代表着目前测试仪器领域的发展方向，LabⅥEw语言是一种功能强大的仪器开发平台。对淹没在噪声中声发射信号的有效提取(去噪)是声发射信号处理技术的第一步，也是声发射信号处理的关键所在。本文介绍了基于小波变换的阈值去噪方法。在LabⅥEw平台上，通过仿真试验，对声发射信号的几种阈值法的去噪结果进行比较，选出一种适合声发射信号去噪的阈值准则。
xiaoboxiaozao
- 小波信号消噪，使用小波阈值法对含噪信号进行去噪。-Wavelet signal denoising, the use of wavelet thresholding method for denoising signals with noise.
zy1
- 摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进-Abstract In this paper, consider using images to
Wavelet_denoising
- 包含了许多小波阈值去噪的程序，可以用MATLAB仿真，不错哦。-Contains a number of wavelet threshold denoising procedure, you can use MATLAB simulation, pretty good.
xiaobo
- 基于改进的小波阈值技术MRI图像去噪方法的研究-Based on improved wavelet thresholding denoising method for MRI
Based-on-Gabor-perceptiond
- 小波去噪---包含多种小波去噪的方法，有效去除噪声。小波软硬阈值去噪。-Wavelet denoising--- contains a variety of wavelet denoising method to effectively remove the noise. Wavelet soft and hard threshold denoising.
sonar2
- 基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理.针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号.通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地消除多普勒噪声,从而提高水下组合导航系统的精度. -Doppler speed the sonar output signal p
Noise-reduction-algorithm
- 对设备进行故障诊断的主要方法就是测量故障 设备的振动或噪声, 并对其进行分析, 从而找出故障原因。然而振动或噪声信号中除了对分析故障有用的信息外, 还有大量的噪声成分。只有有效地滤除噪声, 才能获得有用的信息, 从而得到可靠的分析结论。传统的滤噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器, 滤掉噪声频率成分。但对于短时瞬态信号、非平稳信号、含宽带噪声的信号, 采用传统处理方法有着明显的局限性。小波变换为信号去噪提供了一种有效的方法, 小波阈值去噪具有传统方法不可比拟的优越性。但是小波分解的频域重
SAR-image-despeckling
- SAR图像降斑，本文中，我们结合了小波变换进行图像的分解，并在分解的高频部分采用阈值去噪。-SAR image speckle reduction, this paper, we combine the wavelet transform for image decomposition and decomposition of the high-frequency part of the use thresholding.
random-noise
- 基于小波变换的随机噪声降噪的matlab 主要运用的方法有软阈值去噪法和硬阈值去噪法-Based on wavelet transform matlab random noise and noise reduction methods are mainly used soft thresholding method and hard thresholding method
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- 以离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法为基础，根据噪声的不同来源及其频带分布特点，对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。并提出一种基于准则原理的阈值选取方法。经国际标准数据库中验证，试验表明，该方法行之有效-With discrete stationary wavelet transform of ecg signal to noise removal method as the foundation, according to the different sources of noise
EMD-Based-Denoising-
- 其中一个为这经验模式分解的任务（EMD）是潜在有用的非参数信号去噪 为此小波阈值一直占主导地位的技术的区域多年。-One of the empirical mode decomposition of this task (EMD) is potentially useful non-parametric signal wavelet threshold de-noising for many years to this end has been the dominant technology i
lvbo
- 通过小波阈值去噪，选取db5小波进行6层分解，对心音信号进行去噪-By wavelet thresholding, select db5 wavelet decomposition of six layers of the heart sound signal de-noising
wavelet
- 关于小波阈值去噪的相关文章，如何改进硬阈值和软阈值函数有启发。-Related articles about wavelet threshold denoising, how to improve the hard threshold and soft threshold function has inspired.
midsoft.m
- 使用matlab程序，在小波阈值法去噪时，构造分段直线型阈值函数。-Using Matlab procedures, in the wavelet threshold method denoising, the construction of the segmentation linear threshold function.
小波去噪程序1
- 无偏估计阈值信号处理；固定式阈值阈值信号处理；极大极小值阈值阈值信号处理；软阈值；硬阈值；(Unbiased estimation, threshold signal processing, fixed threshold thresholding, signal processing, minimax thresholding, signal processing, soft thresholding, hard thresholding;)
image denoising
- 通过小波变换对加噪图像进行阈值去噪，并实现了信噪比的比较，更加直观的看出去噪后的图像效果。(The wavelet transform is used to denoise the denoised image, and the comparison of the signal to noise ratio is realized, and the image effect after the denoising is seen more intuitively.)
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［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