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Professor-Lu-Wusheng-lecture
- 陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。-Professor Lu Wusheng University of Victoria, Canada Professor of Electrical and Computer Engineering. The courseware for the University in the domestic short
weinat
- 基于DD算法的先验信噪比估计的维纳语音降噪完整程序，包括语音分帧，动态信噪比估计,噪声估计更新和帧的重构。很完整。-DD algorithm based on a priori signal to noise ratio is estimated that the integrity of the process noise reduction Wiener voice, including voice sub-frame, dynamic signal to noise ratio estim
waveletpaper
- 一大学生编写的基于小波理论的图像重构和降噪演示，理论例程适合初学-image identification by wavelete
61IC_H4231
- PAV (H265) 是 音视频 压缩解压 协议，非常不同于H264/MPEG4，ZPAV (H265) 的基本算法 是 小波，多级树集合群，广义小波，数学形态小波，...... ZPAV (H265) 基本算法 ： 1，图象与声音分解与合成 ：小波 ； 2，图象与声音前处理 ：小波子带零交叉降噪，目标纹理处理，语音处理 ； 3，速率控制 ：小波子带熵速率控制 ； 4，量化与反量化 ：小波子带熵量化与反量化 ； 5，低频分量和高频分量的降维 ：小波子带邻域交
wavelet
- 小波分析,包换小波降噪，分解和重构，频谱分析-Wavelet analysis, replacement wavelet noise reduction, decomposition and reconstruction, spectrum analysis
db4
- 1、 降噪步骤： （1） 一维信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解运算。 （2） 小波分解高频系数的阈值量化。对各个分解尺度下得高频系数选择阈值进行软阈值量化处理。 （3） 一维小波重构。根据小波分解的最底层低频系数和各高频系数进行一维小波重构。 matlab里面有关于去噪的函数，你可以找一下~~ 这说的只是基本原理，希望有所帮助-1, noise reduction steps: (1) one-dimensional signal wavelet d
小波和小波包降噪
- 进行了小波和小波包滤波的比较，决策树重构，熵的计算(The comparison of wavelet and wavelet packet filtering, decision tree reconstruction and entropy calculation are carried out)
Chaotic Systems Toolbox
- 这个工具箱包含一组函数，可以用来模拟一些最著名的混沌系统，其为相空间重构、模拟时间序列的线性特性、尺寸和噪声估计以及降噪提供了额外的功能。(This toolbox contains a set of functions which can be used to simulate some of the most known chaotic systems, such as: - The Henon map - The Ikeda map - The Logistic map - The
用于信号的EMD、EEMD、VMD分解
- 用于信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断(Used for signal decomposition, noise reduction and reconstruction to realize fault diagnosis)