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tuous
- 我编写的利用trous（多孔算法）实现小波变换，利用‘db4’小波函数分解两层，其中卷积运算采用频域的fft算法，给出了仿真信号的处理结果。-prepared by the use of trous (porous algorithm) to achieve wavelet transform, use 'db4' wavelet decomposition layers, which used convolution operators fft the frequency do
db4
- 利用MATLAB中小波信号“db4 对信号分解和重构，去除噪音
mallatdrdb4
- Mallat算法分解与重构程序，用db4小波
db4
- 用DB4小波进行多尺度分解，分解级数为6层的降噪程序-DB4 Wavelets
MALLATAlgorithm
- 实现小波分解和重构的Mallat算法，有界面- MallatAlgorithm,a function for Mallat algorithm of Wavelet analysis Inputs :Sequence_Input input sequence to analyze Num Numbers of analysis layers mode style of extension.any sens
db4fengjie6
- 用db4小波分解六层：s=a6+d6+d5+d4+d3+d2+d1-db4 wavelet decomposition of six layers: s = a6+ d6+ d5+ d4+ d3+ d2+ d1
jiazaosheng
- 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
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
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- 采用db4小波实现一维信号的分解与重建：-Achieved using one-dimensional signal db4 wavelet decomposition and reconstruction:
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- 采用db4小波实现一维信号的分解与重建(à trous算法)：-Achieved using one-dimensional signal db4 wavelet decomposition and reconstruction (trous algorithm):
db4xiaoboquzao5
- 利用db4小波对仿真信号进行5层分解，并运用各种阈值方法对其进行降噪-DB4 wavelet is used to decompose the 5 layer of the simulation signals, and the noise reduction is carried out by using a variety of threshold methods.
wavelet_test
- 采用db4小波，对输入信号进行2阶分解和重构。采用了对称延拓方式。- The db4 wavelet is used to decompose and reconstruct the input signal. Using a symmetric extension.
--4层--db4--20db--
- 小波阈值去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力(Wavelet threshold denoising)
025126298EEG_WAVELET
- 小波变换对脑电信号处理有用，采用db4小波对脑电信号7层分解(Wavelet is useful for EEG signal processing)