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小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪，得出了小波阈值的偏微
分方程表示形式，在此基础上研究偏微分方程的解法，采用分数步的小波阈值方法对图像去噪，得到了较好的去噪效果，同时可以保护边
缘。数值试验结果表明，该方法具有比小波方法更好的去噪效果，能获得较高的信噪比-Wavelet method and partial differential equations is the main method of image denoising.
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MATLAB下小波变换的原理教程及示例 包括：一维线性非线性近似、二维线性非线性近似、使用线性滤波过滤噪声、使用小波门限消除噪声、使用小波变换压缩一维信号、二维小波图像压缩等等。-MATLAB wavelet transform under the principle of tutorials and examples include: one-dimensional linear non-linear approximation, two-dimensional linear non-line
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将小波相邻系数相关性的降噪思想引入到冗余第2代小波中，提出了基于邻域相关性的冗余第2代小波降噪方法，该方法克服了传统阈值降噪没有考虑小波系数之间相关性的不足。-Aiming at fault feature extraction in the background of strong noise, a wavelet denoising idea by incorporating neighboring coefficients is introduced into redundant seco
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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
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Signal denoising using HAAR wavelet transform with thresholding
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FISTA 压缩感知的图像使用快速迭代shrinkage-thresholding算法(小波sparsifying转换 傅氏域抽样磁共振成像和氡转换断层测量)-
FISTA compression perception of image using fast iterative shrinkage- thresholding algorithm (magnetic resonance imaging (fmri) wavelet sparsifying transform fourier-
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