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
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音频降噪是音频处理前期的必要步骤,小波域降噪是其中一个重要的研究方向,为了使人们对小波域音频降噪有概括了解,在对小波域音频降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先介绍了小波变换及其特性,同时阐述了小波
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基于小波函数的降噪程序,比较复杂,可以继续用于AMDF基频检测等
利用MATLAB代码,简单实现小波变换,达到去除噪声的目的
基于多算法融合的小波降噪方法,可以实现一维信号的有效去噪,另外附有盲源分离代码!
基于小波阈值去噪的技术研究,张静静,,小波去噪是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。而小波阈值去噪则是小波去噪的主要方法之一。本文首先介绍了小波阈值去噪的基
针对传统图像去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低等问题,受杂交育种学启发,借鉴遗传算法思路,提出了一种基于贝叶斯估计的杂交小波变换图像去噪算法。该算法以贝叶斯小波去噪后的图像作为父本,维纳滤波处理后图
一种改进的双阈值小波阈值去噪算法,刘浩然,刘勇,小波阈值去噪过程中存在两个关键问题:选取阈值和确定阈值函数。阈值选取是否合适直接影响着最终的去噪效果。当一方法获取的阈值