基于粒子群优化算法的小波阈值去噪方法研究

基于小波变换的matlab实验,包含了实验原理和基于haar基的小波变换仿真结果以及论文。

本文主要介绍基于小波变换的软阈值和硬阈值在数据处理中的应用，并用Matlab软件进行仿真。

为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。

基于小波图像去噪的方法研究，可作毕业论文参考，有很详细的去噪方法对比

基于小波变换的图像去噪方法，曾诚，黄朝兵，随着网络及计算机在人们生活中的日益普及，图像、音频等多种形式的多媒体文件极大地丰富了人们的生活。同时人们对于图像的画质要

%用db2小波对原始信号进行3层分解并提取系数 a3=appcoef(c,l,wname,3); d3=detcoef(c,l,3); d2=detcoef(c,l,2); d1=detcoef(c,

小波域去噪的中心步骤是阈值选择。 为了获得最佳的降噪效果,应根据嘈杂的观察选择阈值。 本文提出了一种遗传自适应阈值方法,该方法通过使用信号的MSE函数的估计函数在最小MSE的意义上获得最佳阈值。 标准

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于叠

可以除去不稳定信号中的白噪声，y1为信号，最后输出除噪声后的信号波形

这是最新的emd去噪的程序，并且有和小波去噪的比较。采用的是符合emd分解特性的阈值去噪方法。