基于正交小波变换的图象去噪算法的改进
本文在BayesShrink 阈值的基础上,提出了一种计算更有效的自适应的阈值估计,并针对传统的软、硬阈值函数在去噪中的不足,提出一种新的去噪阈值函数,最后将所提出的图象去噪方法与传统方法进行
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本文通过引入新息相关法,提出了一种基于新息相关性自调整的交互多模型算法。该方法首先利用模型概率识别出最可能近似真实模式的模型,而后针对该模型应用新息相关法滤波,在系统的数学模型和噪声的统计模型不精确的
本文通过引入新息相关法,提出了一种基于新息相关性自调整的交互多模型算法。该方法首先利用模型概率识别出最可能近似真实模式的模型,而后针对该模型应用新息相关法滤波,在系统的数学模型和噪声的统计模型不精确的
本文在BayesShrink 阈值的基础上,提出了一种计算更有效的自适应的阈值估计,并针对传统的软、硬阈值函数在去噪中的不足,提出一种新的去噪阈值函数,最后将所提出的图象去噪方法与传统方法进行
本文介绍的通用运放简易调零方法,可以方便达到输入信号为零时,输出零点偏差在 1 ~ 2mV 之内。如果需要更加小的零点输出,就需要把红色字体 6K8 的固定电阻更换成为微调电阻,否则会不容易选择到合适的配置电阻数值。