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db4TI
- 提升小波的分解重构，和阈值降噪程序，适合MEMS陀螺降噪。
mywavet
- 小波分解重构,降噪,压缩编码,压缩性能分析 xijie.m 将图片1级小波分解为近似,水平细节,垂直细节,对角细节 xijie2.m 将图片1和2级分解并重构,近似,水平细节,垂直细节,对角细节 noisereduce.m 图像1/2降噪. noisereduce2.m全值阀值消噪图像 mycompress.m小波BIOR3.7一次和二次压缩,与一次与二次解压缩 mycompress2.m分析小波分解系数中置0的系数个数百分比和压缩后图像剩余能量百分比
xiaobojiangzao
- 根据小波变换和噪声信号地能量分布特性，提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解，求出各尺度小波变换高频系数地噪声方差和阈值，利用各尺度地阈值对高频系数进行处理，然后利用小波变换系数重构图像，实现图像降噪地方法。
Professor-Lu-Wusheng-lecture
- 陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。-Professor Lu Wusheng University of Victoria, Canada Professor of Electrical and Computer Engineering. The courseware for the University in the domestic short
weinat
- 基于DD算法的先验信噪比估计的维纳语音降噪完整程序，包括语音分帧，动态信噪比估计,噪声估计更新和帧的重构。很完整。-DD algorithm based on a priori signal to noise ratio is estimated that the integrity of the process noise reduction Wiener voice, including voice sub-frame, dynamic signal to noise ratio estim
wavelet
- 一维小波的分解和重构，可以运行，三层降维和重构，小波降噪。很实用-matlab wavelet
C_CPaper
- 摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均
waveletpaper
- 一大学生编写的基于小波理论的图像重构和降噪演示，理论例程适合初学-image identification by wavelete
61IC_H4231
- PAV (H265) 是 音视频 压缩解压 协议，非常不同于H264/MPEG4，ZPAV (H265) 的基本算法 是 小波，多级树集合群，广义小波，数学形态小波，...... ZPAV (H265) 基本算法 ： 1，图象与声音分解与合成 ：小波 ； 2，图象与声音前处理 ：小波子带零交叉降噪，目标纹理处理，语音处理 ； 3，速率控制 ：小波子带熵速率控制 ； 4，量化与反量化 ：小波子带熵量化与反量化 ； 5，低频分量和高频分量的降维 ：小波子带邻域交
wavelet
- 小波分析,包换小波降噪，分解和重构，频谱分析-Wavelet analysis, replacement wavelet noise reduction, decomposition and reconstruction, spectrum analysis
61
- 提出了一种结合SVD的小波变换方法，对其在外弹道测量数据中的野值剔除进行了研究。对观测数据进行小波分解，将小波分解后的近似分量和细节分量组合实现相空间重构，作为SVD方法的输入观测矩阵，根据奇异 熵增量准则，对奇异值进行筛选，根据SVD逆变换重构原信号。这一方法克服了Hankel矩阵相空间构建方法数据 端点失真问题。以小波分解后分量重构的相空间可以满足正交性，进一步提高了SVD进行数据降噪和野值检测的精度。仿真数据和试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。-Proposed a meth
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
dual-tree
- 首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得 到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量 进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实 现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis method is proposed based on dual-tree complex wa
wavletDenoise
- 小波降噪，针对语音信号，包括小波变换的分解和重构- wavletDenoising for WAV voice,including wavlet decompress and recompress.
小波和小波包降噪
- 进行了小波和小波包滤波的比较，决策树重构，熵的计算(The comparison of wavelet and wavelet packet filtering, decision tree reconstruction and entropy calculation are carried out)
SSA
- 奇异谱分解matlab代码，对信号信息特征值分解，得到不同特征向量的子序列，筛选主要权重的子序列进行重构，平滑原始型号，起到降噪和过滤的作用。(The singular spectrum decomposes the matlab code, decomposes the eigenvalues of the signal information, obtains subsequences of different eigenvectors, filters the sub-sequences
Chaotic Systems Toolbox
- 这个工具箱包含一组函数，可以用来模拟一些最著名的混沌系统，其为相空间重构、模拟时间序列的线性特性、尺寸和噪声估计以及降噪提供了额外的功能。(This toolbox contains a set of functions which can be used to simulate some of the most known chaotic systems, such as: - The Henon map - The Ikeda map - The Logistic map - The
用于信号的EMD、EEMD、VMD分解
- 用于信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断(Used for signal decomposition, noise reduction and reconstruction to realize fault diagnosis)
小波降噪
- 小波降噪的方法有多种，如利用小波分解与重构的方法滤波降噪、利用小波变换模极大值的方法去噪、利用信号小波变换后空域相关性进行信噪分离、非线性小波阈值方法去噪、平移不变量小波降噪法，以及多小波降噪等等。归结起来主要有三类：模极大值检测法、阈值降噪法和屏蔽（相关）降噪法。其中最常用的就是阈值法去噪，其基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的降噪目的