小波去噪，小波去噪和重构

本文目录一览

1，小波去噪和重构
2，小波阈值语音消噪
3，利用小波如何去噪
4，小波图像去噪的原理是什么啊

1，小波去噪和重构

Haar小波是小波的一种，建议你到中国知网等相关网站下载一些参考文献来阅读。xd是去噪的信号。重构s1用[xd,cxd,lxd]啊。

小波去噪和重构

2，小波阈值语音消噪

因为的确d1～d5的元素个数不同，离散小波变换一层比一层少一半数据量，即元素个数少一半。通常信号处理中，在变换完成后要进行重构，是一种插值处理。变换得到的小波系数毫无用处，有时得到的是稀疏矩阵，甚至不是实数，无法分析和成图。因此，必须利用小波系数进行重构（即小波逆变换，可使用wrcoef函数）才是您所想要得到处理结果。

小波阈值语音消噪

3，利用小波如何去噪

1、降噪步骤：（1）一维信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解运算。（2）小波分解高频系数的阈值量化。对各个分解尺度下得高频系数选择阈值进行软阈值量化处理。（3）一维小波重构。根据小波分解的最底层低频系数和各高频系数进行一维小波重构。matlab里面有关于去噪的函数，你可以找一下~~这说的只是基本原理，希望有所帮助

用matlab做图像去噪，axes1显示原始图像，axes2显示噪声图像，噪声图像用bm定义了全局变量，在进行小波去噪前，先将噪声图像转换成mat格式再加载，现在我用 global bm ; save lena.mat;控件的属性变成可执行，或者执行顺序。

利用小波如何去噪

4，小波图像去噪的原理是什么啊

图像降噪的主要目的是在能够有效地降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，。图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，采取不同的去噪方法。传统的去噪方法，在去除噪声的同时也会损害到信号信息，模糊了图像。小波变换主要是利用其特有的多分辨率性、去相关性和选基灵活性特点，使得它在图像去噪方面大有可为，清晰了图像。经过小波变换后，在不同的分辨率下呈现出不同规律，设定阈值门限，调整小波系数，就可以达到小波去噪的目的。小波变换去噪的基本思路可以概括为：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。