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搜索资源 - gaussian noise wavelet
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通过设计VC程序对简单的一维信号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换，从而得到小波分解系数；再通过改变分解得到的各层高频系数进行信号的小波重构达到消噪的目的。在这一程序实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程和在信号消噪中的重要作用，以及在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。-through the design process to a simple one-dimensional signal with a Ga
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1、先生成一个“Blocks”信号
2、加上高斯白噪声
3、用 db3 小波进行分解，以说明信号和噪声在各个尺度上的表现。-1, the President as a "Blocks" signal 2, and 3 Gaussian white noise. db3 using wavelet decomposition, to illustrate the signal and noise in various scales performance.
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：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出
应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音
乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高
斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪
方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
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该程序实现了基于小波模极大值，阈值去噪算法，并比较了各种方法的去噪效果。-The program achieved a de-noising based on wavelet modulus maxima algorithm, and effectively removes the signal in Gaussian white noise.
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高斯滤波，噪声模型，小波变换，中值滤波，灰度形态学对话框C#-Gaussian filtering, noise model, wavelet transform, median filter, grayscale morphology dialog C#
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小波算法去白噪声、高斯白噪声分析的源程序-Wavelet algorithm to white noise, Gaussian white noise analysis of the source
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小波去噪的仿真研究
：介绍了小波软门限和硬门限法上嗡的处理方法．分析了采用不同的小波进行软门限去噪的效果，比较了软门限去噪和硬门
限去噪的特点。仿真结果表叫，对高斯白噪声的上哚处理，选用c1b8小波比用symI和haar小波町以得到更好的去噪效果，
软门限法优于硬门限法-Simulation Study of Wavelet Denoising: The wavelet soft threshold and hard thresholding approach on the hum.
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包含各种噪声模型，均值和中值过滤、灰度形态学、小波变换、高斯滤波、统计方法滤波。-Includes a variety of noise models, the mean and median filtering, grayscale morphology, wavelet transform, Gaussian filtering, statistical filtering.
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通过设计Visual C程序源码对简单易懂的一维信号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波与Haar小波变换，从而的到小波分解系数；再通过改变分解的到的各层高频系数数进行信号的小波重构达到消噪噪的目的。在这一程序源码实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程与在信号消噪中的重要作用，和在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。 可直接
-Design Visual C program source code on a simple one
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小波变换，硬阈值降噪，产生原始信号，在原信号中叠加入高斯白噪声，信号重构-Wavelet transform hard threshold noise reduction, resulting in the original signal, stacked Gaussian white noise to the original signal, signal reconstruction
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在平滑信号中加入高斯分布的白噪声，然后用db4小波函数进行多尺度分解，滤除白噪声，将滤波前后的图进行对比-Add the Gaussian distribution of the white noise in the smoothed signal, and then multi-scale decomposition db4 wavelet function, the filtered white noise, comparing before and after filtering
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图像处理：
打开任意的图片，能够对其实现各种滤波
例如： 加噪声模型，高斯滤波，灰度形态学滤波，均值和中值滤波 还有小波变换。
笔者已经调通 支持VS 2008 2010-Image processing:
Be able to open any image and achieve a variety of filtering
Example: plus noise model, Gaussian filtering, grayscale morphological filt
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1.向图像中添加各类常见噪声
2.实现图像的均值滤波和中值滤波
3.形态学滤波、小波滤波、高斯滤波-1 image added to two common types of noise. Achieve average filtering and median filtering the image 3. Morphological filtering, wavelet filtering, Gaussian filtering
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Wavelet denoising
For using this code need to use signal toolbox and general toolbox in your matlab
In the first part of this assignment, we asked to obtain a (black-and-white) digital image of size
512 by 512 and then generate noi
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产生正弦信号，加入高斯白噪声，并用小波方法去噪-Produce sine signals, add white gaussian noise, and wavelet denoising method
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：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas
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在理解了离散小波变换的基本原理和算法的基础上，通过设计VC程序对简单的一维信 号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换，从而得到小波分解系数；再通过改变分解得到的各层高频系数进行信号的小波重构达到消噪的目的。在这一程序实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程和在信号消噪中的重要作用，以及在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。-In understanding the basis of discrete wavelet
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通过使用matlab自带的小波函数对语音信号进行处理，首先对载入的语音信号snow.wav添加高斯白噪声，然后对加噪的语音信号进行三层小波分解，最后分别采用强制性和默认阈值两种方法对信号进行消噪处理，强制性消噪方法直接将分解的高频系数全部变为0，默认阈值通过对分解的高频系数设定阈值来进行消噪-By using MATLAB built-in wavelet function of speech signal processing, first on the loading of the spee
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基于haar小波的图像分解和重构，加入高斯噪声和椒盐噪声来验证小波的效果-Haar wavelet-based image decomposition and reconstruction, adding salt and pepper noise and Gaussian noise to verify the effect of wavelet
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本程序先生成一个“Blocks”信号，然后加上高斯白噪声，再用 db3 小波进行分解-Mr. program into a " Blocks" signal, then add white Gaussian noise, and then the ' db3' wavelet decomposition
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