比较硬阈值函数去噪和软阈值函数去噪:硬阈值函数去噪所得到的峰值信噪比(PSNR)较高,但是有局部抖动的现象;软阈值函数去噪所得到的PSNR不如硬阈值函数去噪,但是结果看起来很平滑,原因就是软阈值函数对小波系数进行了较大的 “社会主义改造”,小波系数改变很大。因此各种各样的阈值函数就出现了,其目的我认为就是要使大...
A1=wrcoef(‘a’,C,L,wname,1); subplot(515);plot(t,A1); axis([0 1 -0.5 0.5]); 4基于小波的信号去噪 XD = wden(X, TPTR, SORH, SCAL, N, ‘wname’) 其中: XD: 对噪声信号X去噪后得到的信号; X: 含噪声信号; TPTR: 阈值规则,主要有’rigrsure’, ‘heursure’, ‘sqtwolog’, ‘mini...
摘要:小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点,在DSP上实现小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理,实验发现,该法可以很好的...
2.小波去噪原理 信号经过小波变换得到的小波系数含有重要的时频信息,真实信号的小波系数较大,噪声的小波系数较小,选取一个合适的阈值,保留系数较大的,将小的置0,就可保留信号滤除噪声。 2.1小波去噪的基本步骤: 含噪声信号的表达式为: s(t)=y(t)+n(t) 信号的小波分解 选择一个小波基类型与小波分解的层次N...
处理 小波系数! 三个基本的步骤: (1)对含噪声信号进行小波变换; (2)对变换得到的小波系数进行某种处理,以去除其中包含的噪声; (3)对处理后的小波系数进行小波逆变换,得到去噪后的信号。 小波去噪方法的不同之处集中在第一步。 信号映射到小波域,根据噪声和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同的性质和机理,对...
小波去噪和小波包去噪都属于基于小波理论的信号处理方法，但在分解方式、应用场景和性能表现上存在显著差异。以下从六个维度展开对比分析，结合实际案例说明适用边界。原理层面，小波去噪基于离散小波变换，通过多尺度分解将信号划分为高频细节系数和低频近似系数。小波包去噪则采用小波包分解技术，不仅对低频系数做进一步分解...
小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的小波系数去除,保留原始信号的小波分解系数,然后对处理后的系数进行小波重构,得到纯净信号。
小波阈值去噪的算法是近些年比较流行的一种滤波方法,由于其阈值函数有着众多的改进方式和改进空间,改进阈值函数也往往可以作为创新点和亮点写到论文中,所以对于正在搞相关研究的同学们写论文是比较友好的(轻松水论文方式+1)。本篇将用尽量易懂的方式对小波阈值的原理进行讲解,帮大家梳理几个效果还可以的改进阈值函数,...
层的小波分解.即首先对含噪信号 进行小波变换,得到1 组小波系数 .根据多分辨率分析理论, 分解的层次越高, 去掉的低频成份就越多, 而低频程份主要代表“有用信号”.因而分解的层次越高, 去噪效果越好, 但是造成的后果是相应的失真程度也越大.为了建立合理的模型, 我们一般选择的分解层次为3到4层即可. ...
小波阈值去噪的一般步骤[7]: (1)选定小波基和分解层数,然后对含噪信号进行小波变换得到小波系数Wj,k。 (2)选择一个适当的阈值并对得到的小波系数Wj,k进行相应的阈值处理,得到估计小波系数W~j,k。 (3)得到处理后的估计小波系数后进行小波重构,得到比较纯净的信号。