基于LFM信号的Gaussian小波变换的缺点：不是正交的，也不是双正交的，也不是紧支撑的。频率分辨率比Haar小波变换和Mexican Hat小波变换要高，但是要低于Morlet小波变换。
Morlet小波变换的基函数是高斯包络下的单频副正弦函数，具有较好的时频能量集中性，可用于连续小波变换，是对称的，是应用最为广泛的小波。但它没有尺度函数，而且是非正交分解，不是紧支撑的。与上述三种小波
小波变换理论是近些年来兴起的理论，在信号处理领域的得到广泛应用，
Haar小波变换的基本思想:找到另一个基函数,通过压缩平移也生成差空间,这个基函数和原来的尺度函数能够建立直接的联系。优点是时域紧支撑的,正交对称的,而且计算简单。但是在时域上是不连续的,所以作为基本
%首先引入模拟纯净ECG信号，并设定相关参数load('ecg.mat'); fs=360;%采样频率t=(0:(length(ecg)-1))/fs;%时间序列N=length(t);%信号长度加入
针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足,结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点,保证了阈值函数的连续性,同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结
针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的
关键词：小波图像降噪；边缘检测；多分辨率分析；阈值
小波变换, 基于小波变换的数字影像的边缘检测与降噪
谱减法是最常用的一种语音增强技术,其特点是计算复杂度低、实时性强、易于实现。其缺点是在低信噪比时,极易丢失语音信号中有用信息,与此同时引入了"音乐噪声"。而小波分析具有"
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