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搜索资源 - Wavelet Transform Adaptive Filtering
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基于离散小波变换的自适应滤波算法分析与研究基于离散小波变换的自适应滤波算法分析与研究-DWT-based adaptive filtering algorithm analysis and research based on the discrete wavelet transform adaptive filtering algorithm analysis and research
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All three, Discrete Wavelet Transform (DWT) - Singular
Value Decomposition (SVD) and Adaptive Tabu Search
(ATS) have been used as mathematical tools for embedding
data into an audio signal. In this paper, we present a new
robust audio waterma
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文基于小波分析的特点，提出了一种对信号进行多重小波
变换的自适应去噪法，该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性，而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的
问题，将该方法用于脉搏信号降噪，得到了满意的去噪效果。-The text features based on wavelet analysis, proposed an adaptive multi-wavelet transform for signal denoising method, this method not only
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给定两幅图形view1，view2,选用在小波域内的自适应滤波的拼接算法，实现两幅图像的拼接。利用与小波相关的拼接算法来实现两幅图像的拼接，对利用小波变换来进行图像处理有更深的理解。-Given two graphics The view1, view2 stitching algorithm selection in wavelet domain adaptive filtering to achieve the splicing of the two images. Stitching tw
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Image enhancement is the indispensable features in image
processing to increase the contrast of the remote sensing data
and to provide better transform representation of the remote
image data. This paper presents a new method to improve the
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（1）心电信号预处理
心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的
噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去 噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采
用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳
小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算
法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。 （2）心电信号波形识别
反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需
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