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在MATLAB中编写实现图像的不同级别小波分解算法；2选择合适的小波基；3对经典的几幅黑白和彩色图像进行DWT变换；4实现零树、基于塔式网格矢量量化、基于LBG算法、基于标量量化等小波变换编码；5得到分析比较结果。达到的目的：1综合训练学生编程的能力；2对高数、计算方法、程序设计、数据结构、算法、数字图像处理等课程的复习和运用；3可培养学生的算法设计和分析能力。-in MATLAB prepared to achieve different levels of image wavelet dec
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quantization wavelet to generate step signal
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2d wavelet quantization
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一种基于多路径和小波变换的快速矢量量化图像收索算法-Fast Search Algorithms for Vector Quantization of Images Using Multiple Triangle Inequalities and Wavelet Transform
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信号去噪的基本步骤：
（1）信号的小波分解；
（2）小波分解高频系数的阈值量化；
（3）信号的小波重构。使用分解的低频系数以及阈值量化后的高频系数进行小波重构。
-The basic steps of signal denoising:( 1) of the wavelet decomposition of signals ( 2) the high frequency coefficients of wavelet decomposition threshold quan
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小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。-Wavelet analysis is a rapidly developing new collar domain in mathematics, which has both theoretical significance and profound and extensive application. The
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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
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General Embedded Quantization for Wavelet-Based
Lossy Image Coding
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In this paper, the expert system is introduced in
order to detect and classify commonly power quality
disturbances. This system is using learning vector quantization
artificial neural networks. Clustering method named fuzzy
c-mean is also
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与传统的小波分解相比，提升小波可以实现整数小波变换，其方法与一般去噪法相同，都是对小波分解的高频系数进行阈值量化来达到去噪的目的。-Compared with the traditional wavelet, lifting wavelet can achieve integer wavelet transform, its the same way as regular de-noising method, are the high-frequency coefficients of wave
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