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- 虚拟仪器代表着目前测试仪器领域的发展方向，LabⅥEw语言是一种功能强大的仪器开发平台。对淹没在噪声中声发射信号的有效提取(去噪)是声发射信号处理技术的第一步，也是声发射信号处理的关键所在。本文介绍了基于小波变换的阈值去噪方法。在LabⅥEw平台上，通过仿真试验，对声发射信号的几种阈值法的去噪结果进行比较，选出一种适合声发射信号去噪的阈值准则。
基于MATLAB的带噪图像的中值滤波
- 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
数字语音处理
- 基于matlab编程实现带噪语音信号去噪
xiaoboxiaozao
- 小波信号消噪，使用小波阈值法对含噪信号进行去噪。-Wavelet signal denoising, the use of wavelet thresholding method for denoising signals with noise.
Waveletsignal
- 阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法，研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。然后利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号的去噪仿真分析，仿真结果表明小波变换去除噪声具有很强的实用性。-MATLAB Wavelet-based signal
zy1
- 摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进-Abstract In this paper, consider using images to
denoising
- 信号处理技术在局部放电去噪中的应用。摘 要：抑制干扰是信号处理的关键技术，滤除窄带干扰则是其中的重要内容。文中介绍了运用经典FFT频域阈值算法抑制局部放电周期窄带干扰的方法，并在此基础上提出了一种优化算法。通过对仿真数据的处理效果比较，验证了该优化算法的有效性。-Signal Processing Technology in partial discharge denoising
dspembeddedapply-05
- DSP嵌入式系统开发典型案例 第五章 语音信号去噪和编码系统设计-DSP Embedded Systems Development Case Chapter V speech signal denoising and coding system design
xx
- 本文详细描述了基于小波包的纹理图像去噪方法： 噪声对图像的后续处理影响较大，常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图 像中的噪声，但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想, 文中基于信号和噪声在小 波分解中呈现出来的不同特性，提出了一种新颖的小波包去噪算法, 采用该算法对纹理图 像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的两个范数，然后根据范数值区分信号和噪 声，从而达到去除噪声的目的, 实验结果表明，该算法对皮革图像具有较好的去噪效果，不 仅可以去除纹理图像中的大部分
quzao
- 对信号进行两层提升分解，构造小波分解结构，使用函数wnoise获取噪声方差，接着使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用函数实现信号去噪。-Signal two layers enhance decomposition, the constructed wavelet decomposition structure, function wnoise for noise variance, and finally use the function signal denoising.
Noise-reduction-algorithm
- 对设备进行故障诊断的主要方法就是测量故障 设备的振动或噪声, 并对其进行分析, 从而找出故障原因。然而振动或噪声信号中除了对分析故障有用的信息外, 还有大量的噪声成分。只有有效地滤除噪声, 才能获得有用的信息, 从而得到可靠的分析结论。传统的滤噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器, 滤掉噪声频率成分。但对于短时瞬态信号、非平稳信号、含宽带噪声的信号, 采用传统处理方法有着明显的局限性。小波变换为信号去噪提供了一种有效的方法, 小波阈值去噪具有传统方法不可比拟的优越性。但是小波分解的频域重
xiaobo
- 基于小波变换的脉搏波信号去噪，我用过，效果非常好，设计思路新颖-Pulse wave signal de-noising based on wavelet transform, I used, the effect is very good, novel design concept
EMD-Based-Denoising-
- 其中一个为这经验模式分解的任务（EMD）是潜在有用的非参数信号去噪 为此小波阈值一直占主导地位的技术的区域多年。-One of the empirical mode decomposition of this task (EMD) is potentially useful non-parametric signal wavelet threshold de-noising for many years to this end has been the dominant technology i
emd
- 利用EMD和小波信号去噪的参考文献，适合初学者学习！-The use of EMD and wavelet signal de-noising references, suitable for beginners to learn!
EMD
- 要求同学在学习EMD基本理论的基础上，对一维信号进行各种降噪方法的研究，实现信号去噪。 -EMD based learning requires students in the basic theory of one-dimensional signal noise study various methods to achieve signal de-noising.
平滑去噪算法
- 对信号进行平滑和去噪，直接读入数据，使用matlab带的sgolayfilt函数进行处理
BA于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用
- 主要用于信号的预处理去噪，经过变换以后实现信号的重构，具有很好的效果。(It is mainly used for signal preprocessing de-noising, after transformation, it can realize the reconstruction of the signal, which has good effect.)
信号阈值去噪处理
- 使用matlab软件进行实现信号阈值去噪处理(Realization of signal threshold de-noising)
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
K_SVD和OMP算法在超声信号去噪中的应用
- 针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声，降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题，提出了一种基于广义Ｋ－奇异值分解算法（Ｋ－ＳＶＤ）和正交匹配追踪算法（ＯＭＰ）相结合的超声回波信号去噪算法。