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小波方法，作为现代信号处理与分析的强有力工具，在图像处理、数据压缩及噪声去除等领域展现出卓越性能。它通过多分辨率分析，能够有效捕捉信号中的局部特征，为电子工程师提供了深入理解复杂信号结构的新视角。无论是初学者还是资深专家，都能从小波方法中获得宝贵的知识和技术灵感。探索我们丰富的33732个资源库，开启您的小波技术之旅，掌握这一前沿科技，让您的项目更加出色。

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这是一篇关于BP网络和小波网络二者的网络性能的硕士论文。本文以理论结合实践的手段，对BP网络和小波网络二者的网络性能进行了深入的比较研究，分析了各自的性能特点。并且在此基础上阐述了用小波网络进行预测建模的方法、要领。...

📅 👤 gxf2016
BP网络 小波网络 实践 网络性能

根据 HVS特性中的对比度敏感度,即空间频率特性曲线 ,对图像进行二维多级小波分解 ,由分解后的各小波分量 ,提取各频段相应的亮度、 清晰度和相关度指标 然后将这三个指标的几何平均与频段加权系数的内积做算术平均 ,以此作为图像质量的综合评价指标。实验表明该方法能较好地反映人的主观感受 ,效果明显优于...

📅 👤 13215175592
HVS 指标 频段 对比度

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 ...

📅 👤 181992417
噪声信号 图像 小波系数 去噪

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