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采用小波进行图像消噪
- 数字图像在产生过程中经常会受到噪音污染。因此，对于数字图像应该对其进行去噪音处理。在传统的基于傅里叶变换的信号去噪音方法中，可以使得信号和噪音的频带重叠部分尽可能的小，这样就可以在频域通过时，不需改变滤波方法而将信号和噪音分隔开来。但是，如果信号和噪音的频域重合时，用该方法进行噪音处理的效果就比较差。-digital image in the selection process will be subject to regular noise pollution. Therefore, the
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- 实现图像去噪，包括时域去噪和频域去噪，有很好的参考价值！
rever
- 1.进行含噪语音信号的时频分析 2.设计合适滤波器进行去噪 3.进行去噪后信号的时频分析4.设计一个混响器（用四个梳状滤波器和两个全通滤波器（下图所示））来产生回声（通过一个均衡器-Reverberation
WaveletTransform
- 时频分析方法是非平稳信号处理的一个重要分支，它是利用时间和频率的联合函数来表示非平稳信号，并对其进行分析和处理，利用时频分析法对语音信号进行去噪。-Non-stationary time-frequency analysis is an important branch of signal processing, it is the joint use of time and frequency functions to represent the non-stationary signal a
Untitled
- 本程序可以实现图像的去噪，用的是基于时频技术的小波方法-This program can achieve image denoising using a wavelet-based method of time-frequency technology
Reverberation
- • Plot the noisy speech signal both in time-domain and frequency-domain. • 进行含噪语音信号的时频分析 • Design a proper filter to remove noise from the speech signal. • 设计合适滤波器进行去噪 • Plot the clean signal both in time-domain
Wavelet-Denoising
- 本程序是对一个小信号波形进行去噪处理，随后变换成频域和时域的波形-This program is a small signal waveform denoising, and then transformed into the frequency domain and time domain waveforms
program
- 语音信号时域频域分析（白噪声与高斯噪声的去噪）-Speech signal time-domain frequency domain analysis (white noise and Gaussian noise denoising)
system-identification
- 采用时频聚集性较好的线性调频信号作为线性时不变系统输入激励，采用Gabor字典作为过完备原子库。在利用传统系统辨识法之前先利用稀疏分解算法将输出信号进行去噪处理，显著提高系统辨识精度。 具体包括互谱算法，信号的Gabor稀疏分解的详细代码-Space can be a time for sparse decomposition to solve the problem of huge memory needed。This approach, combined with the rapid d
gaga
- 基于小波变换的ECG信号去噪系统设计,在信号采集时，身体的任一微小运动都会产生“基线漂移”，这是一种低频干扰，同时，由于肌电的存在又产生了高频的肌电噪声，由于空间电磁场的存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声不去除，就会影响下一步的信号处理。 综合运用数字信号处理的理论知识进行生物医学信号增强系统设计，实现ECG信号的去噪，从而加深对小波变换及其应用的理解，建立概念多分辨分析的概念，加深理解信号增强的原理、方法和步骤。本设计的主要内容是设计一个基于小波变换的ECG信号去噪系统，
chapter1
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。 -Zhang Defeng matlab wavelet analysis source code
chapter2
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter3
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter4
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter5
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
chapter6
- 张德丰matlab小波分析源代码，从信号时-频联合分析引入小波变换，将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点，并在此基础上，进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用，还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。-Zhang Defeng Matlab wavelet analysis of the source code from the signal- frequency joint analysis of the introduction o
mt
- 小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时频分析，借助时频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。-The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wav
语音信号加噪和降噪处理
- 语音是人类交换信息的有效渠道之一，也是我们日常生活交流的主要形式。 语音与当今科学技术的快速发展息息相关，特别是计算机中的语音交互技术，通 过对语音信号进行采集和处理，实现人与人之间有效信息的传输、获取以及存储。 基于 MATALAB 的语音信号去噪设计，对噪声信号进行有效地滤除，将降噪后的语音信号与原始 信号在时域和频域进行对比分析，计算出信噪比，并在 MATLAB 中设计 GUI 仿 真界面进行展示.(Speech is one of the effective ways for human
wt
- 小波变换是一种时频分析工具，可以用于图像去噪和压缩算法中。(Wavelet transform is a time-frequency analysis tool, which can be used in image denoising and compression algorithms.)
St_filter
- S变换时频域滤波是一种二维的时间域—频率域的分析方法，此程序通过对信号进行时频域转换，通过分析干扰信号的时间与频率的分布范围，设计相应的滤波器进行滤波可以有效的去除干扰，又因为S变换的是无损的可逆的因此对信号没有损伤。(S transform time domain filtering is a two-dimensional time domain - frequency domain analysis method. By analyzing the time and frequency d