基于小波去噪和LS SVM的母线负荷预测

信号在二进小波变换空问的表示是冗亲的，同小波级数相比．基于二进小波变换的信号重建效 果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降，因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪 效果将优于基于小波

针对固定分析仪法在测量光纤偏振模色散时会引入误差、降低测量精度这一问题,提出了一种基于小波阈值的去噪方案,以提升固定分析仪法的测量精度。给出了算法的具体流程,并详细讨论了小波阈值、阈值函数、基函数以及

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪，而在其去噪过程中，硬阈值函数在一些不连续点处 有时会产生伪吉布斯现象；软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些 现象，本文提

小波变换是一种强大的信号处理技术，它将时间信号分解为一系列小波函数的线性组合。这些小波函数在时域和频域上都是局部化的，使得小波变换能够同时分析信号的时频特性。小波变换的多分辨率分析能力使其在去噪领域

小波变换去噪小波去噪过滤高频低频波C++代码小波变换去噪方法

为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点,改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性,基于噪

贝叶斯小波图像去噪AdaptiveWaveletThresholdingforImageDenoising+image+matlab代码

matlab2010b,项目中路径需要添加对应matlab的安装路径才能使用。

信号小波去噪和包络谱分析程序小波去噪技术对加噪振动信号进行去噪处理，并与傅里叶变换去噪方法进行比较，得出小波变换在去噪方面的优势，然后运用希尔伯特包络谱技术对小波分解的细节信号进行频谱分析

小波去噪的原程序.包括分解和重构往往往往往往