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当前位置: 首页 资源下载 文档资料 搜索资源 - 信号处理算法,小波

搜索资源列表

  1. 基于MATLAB的带噪图像的中值滤波

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  2. 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。
  3. 所属分类:文档资料

  1. xx

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  2. 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
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:306.35kb
    • 提供者:刘宋
  1. 基于小波变换的数字水印系统设计

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  2. 本文提出一种基于小波变换的图像数字水印算法,通过将低频子图分块并量化其小波系数,实现水印的嵌入和提取,并对其进行抗噪声、JPEG压缩、旋转等实验。对于旋转攻击,该算法结合了图像的归一化技术。实验结果表明,该算法对常见图像处理和旋转都有较好的鲁棒性。
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2013-01-22
    • 文件大小:1.18mb
    • 提供者:hiperfect
  1. demodulation-of-MFSK-signals

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  2. 提出了一种多迸制频移键控(M娲K)信号调制分类及解调方法,选取截获接收机输出的MFSK信 号的时频脊线作为分类特征,利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M.利用时频脊线的Ham:小波变换 估计码元宽度,并且利用对应最佳聚类数的聚类中心确定抽判门限,通过对时频脊线抽样判决,实现了 MFSK信号的解调.理论分析和对实际信号的处理结果证明了此算法的可行性.-new algorithm is proposed for elassillcation and demodulation of MFSK
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:213.86kb
    • 提供者:张洋
  1. rc207

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  2. 基于小波变换的数字水印算法matlab代码,MIMO OFDM matlab仿真,信号处理中的旋转不变子空间法。- Based on wavelet transform digital watermarking algorithm matlab code, MIMO OFDM matlab simulation, Signal Processing ESPRIT method.
  3. 所属分类:Software Testing

    • 发布日期:2017-12-14
    • 文件大小:4.08kb
    • 提供者:魏有利
  1. vk675

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  2. GSM中GMSK调制信号的产生,包含了阵列信号处理的常见算法,关于小波的matlab复合分析。- GSM is GMSK modulation signal generation, Contains a common array signal processing algorithm, Matlab wavelet analysis on complex.
  3. 所属分类:Communication

    • 发布日期:2017-12-17
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:蒋孟义
  1. ryege

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  2. music高阶谱分析算法,有小波分析的盲信号处理,利用自然梯度算法。- music higher order spectral analysis algorithm, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, Use of natural gradient algorithm.
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-12-14
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:贠红侠
  1. 基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法

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  2. [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
  3. 所属分类:文件格式

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