小波基和分解层数选择降噪.zip

根据语音信号降噪的问题, 我们建议 一种新颖的方法 在本文中,其中COMBIN ES Èmpirical模式分解(EMD),小波阈值去噪和我ndependent参照(ICA-R)成分分析。 因为只有一

通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析,根据离散小波变换(DWT)算法结构特征,提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法;给出了相应的算法步骤.

这个Matlab程序使用整数小波变换对图像进行了三级分解和重构。它可以很方便地帮助您对图像进行分解、去噪、特征提取等操作。这是一个非常实用的程序，适用于图像处理及相关领域。

本文考虑了小波形成一对Hilbert变换的一对小波基的设计。该推导是基于无限乘积公式定义的极限函数。结果发现,尺度滤波器应该相互抵消(偏移)一个半采样。这给出了Kingsbury结果的替代推导和解释,

用于图像的压缩感知，用正交小波基稀疏表示，OMP重构算法。

小波分析在工程应用中，一个十分重要的问题就是最优小波基的选择问题，因为用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果。

详细介绍了常用的小波的分解、重构、应用的MATLAB的源码

利用db3小波基进行小波变换，对加入噪声的的信号进行小波变换从而达到去噪的效果

压缩感知_此程序实现构造小波基求解小波尺度函数离散整数点的值实现尺度函数经伸缩后的离散值采用双尺度方程求解小波基函数PSI(T)

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