在采用二维离散小波变换对织物图像进行分解的基础上，引入了熵的概念，将小波熵作为织物图像的特征值，把熵值看作系统紊乱程度的度量，由此得到织物图像的小波熵特征值，通过与正常织物经过二维小波变换后提取的小波熵值相比较，熵值大者即认为有疵点存在
上传时间： 2014-01-03
上传用户：shus521
小波谱mallat实现算法,可以利用小波进行mallat分解。
上传时间： 2013-12-01
上传用户：爺的气质
对采集到的电压信号进行小波包分解提取特征向量，再进行BP神经网络训练
上传时间： 2013-12-17
上传用户：凤临西北
谐波小波程序变参数的积分程序多点人工生成地震波程序低通滤波程序经验模式分解降噪程序
上传时间： 2014-12-19
上传用户：wmwai1314
谐波小波程序变参数的积分程序多点人工生成地震波程序低通滤波程序经验模式分解降噪程序
上传时间： 2017-07-01
上传用户：Amygdala
对信号进行四级小波包分解重构的源程序。将要分解的数据文件存放在E:\ta.wav
上传时间： 2017-07-10
上传用户：qlpqlq
小波去噪的分解与重构示例，里面附带数据文件
上传时间： 2013-12-10
上传用户：hanli8870
在MATLAB环境下运用db97小波对图像进行分解
上传时间： 2018-05-06
上传用户：春花花花
三层小波包分解加重构，以及显示细节，过程
标签： 三层小波包
上传时间： 2018-11-01
上传用户：石灰岩123
目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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