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去噪，請問如何在matlab中對信號進行去噪操作最好用函數(shù)的形式方便其

來源：整理時間：2023-08-28 07:40:43 編輯：智能門戶手機版

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1，請問如何在matlab中對信號進行去噪操作最好用函數(shù)的形式方便其
2，圖片怎么去噪
3，信號去噪的方法除了小波之外一般還有哪些
4，如何去掉噪聲又能保持邊緣清晰
5，濾波和去噪有什么區(qū)別
6，信號去噪方法有那些

1，請問如何在matlab中對信號進行去噪操作最好用函數(shù)的形式方便其

去掉分號就哦了

請問如何在matlab中對信號進行去噪操作最好用函數(shù)的形式方便其

2，圖片怎么去噪

選中需要去噪部分，復(fù)制一層選濾鏡-雜色-減少雜色面板，勾選“移去JPEG不自然感”，調(diào)整參數(shù)到滿意為止

發(fā)圖上來看看·

圖片怎么去噪

3，信號去噪的方法除了小波之外一般還有哪些

基于獨立分量分析的信號去噪法基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾男盘柸ピ敕ㄏ辔黄ヅ鋒ttp://wenku.baidu.com/view/63d62a818762caaedd33d463.html

去噪的話,一般方法有在直流電源輸出端和地之間加一對去耦電容,數(shù)字地和模擬地要分開,信號地和電源地分開,高頻信號盡量用多的短而粗的地線包圍,或者用光耦合連接.等

信號去噪的方法除了小波之外一般還有哪些

4，如何去掉噪聲又能保持邊緣清晰

你問的這個問題太籠統(tǒng)了，什么都沒有說清楚，是什么類型的噪聲？而且這些方法都是要自己去編程實現(xiàn)，基本都是文獻(xiàn)的，只能告訴你用非線性去噪算法。要分清楚是高斯噪聲還是脈沖噪聲。

高斯噪聲用中值加權(quán)可以，就看你要保持邊緣到什么程度，這是個很學(xué)術(shù)的問題，你可以查查類似的文章，現(xiàn)在有一類方法叫Non-local means 方法，效果很好，你可以用這個關(guān)鍵詞查一下～

雙邊濾波器可以做到既保持邊緣又去噪聲雙邊濾波器是一類方法，具體的還要自己根據(jù)實際情況來決定

5，濾波和去噪有什么區(qū)別

重新考慮了一下，有一點區(qū)別，濾波要去除的有規(guī)律的模量，而噪音是隨機模量。所以濾波技術(shù)往往可以采用簡單模擬方式就可以達(dá)成設(shè)計目標(biāo)。當(dāng)然，在當(dāng)前的設(shè)計中也有為了降低硬件成本而采用軟件方式濾波的；而去噪所面對的隨機模量通常采用簡單模擬方式難以達(dá)成設(shè)計目標(biāo)，有一種較為復(fù)雜的模擬方式是移相正交降噪法，利用噪音的隨機特性，按有用信號的頻譜進行90度移相正交疊加后可以有效降低噪音模量。但這種降噪能力依然有限，隨著軟件技術(shù)的飛速發(fā)展，目前廣泛采用的方式是數(shù)字去噪方式，即對信號的有用頻譜和噪音頻譜進行隨機/不隨機劃分編制一定的軟件程序來進行有針對性的剔除。

6，信號去噪方法有那些

哪種信號啊？信號分老多種啦!我對雷達(dá)較有研究給你我的論文看一下吧常常借鑒地震資料處理的反褶積方法，將雷達(dá)記錄轉(zhuǎn)變?yōu)榉瓷湎禂?shù)序列。然而由于地下介質(zhì)的復(fù)雜性和各種噪聲的影響，常常反褶積對雜波與信號的分離并無改善；所以很多情況下應(yīng)用效果并不理想。鑒于利用常規(guī)的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法進行目標(biāo)體資料分析，易受雜波干擾、波形混疊等等因素影響而導(dǎo)致應(yīng)用解釋效果欠佳，因此對于探地雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理方法仍有待于進一步深入研究。在圖像和信號處理論域廣泛應(yīng)用的小波變換，以及基于HHT變換的EMD分解等時頻分析方法，近年來在探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中得到了重視。小波變換具有線性變換、多分辨率分析、局部細(xì)化、可靈活選擇小波基等等優(yōu)點，對瞬態(tài)非平穩(wěn)信號或?qū)拵盘柗治鼍哂歇毺刂?，使得它非常適合于探地雷達(dá)脈沖信號的處理。而希爾伯特(換是提取信號瞬時參數(shù)的有效途徑，但它對信號的提取有條件要求；基于HHT變換的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，依據(jù)數(shù)據(jù)本身的信息進行分解，得到的固有模態(tài)函數(shù)信號是有限個且均滿足Hilbert變換對信號的提取條件，較之基于傳統(tǒng)的傅立葉變換的時頻分析方法，具有真正有意義的瞬時參數(shù)分析。由于應(yīng)用探地雷達(dá)的瞬時參數(shù)分析可以形成三個參數(shù)相互獨立的解釋剖面，從而比較全面的了解地下介質(zhì)變化情況。但是瞬時參數(shù)易受噪聲影響，尤其是瞬時相位對噪聲干擾比較敏感。而城市環(huán)境中探地雷達(dá)探測信號干擾較多，同時由于工作條件的復(fù)雜多樣，有時直達(dá)波強度常?？膳c探測目標(biāo)回波強度相比擬。由于直達(dá)波的消除不易，使得對目標(biāo)的特征識別、解釋以及空間定位比較困難。在進行處理時，雜波的移除是非常重要的部分。為此首先進行常規(guī)處理，主要是消除直達(dá)波強烈影響。簡單的做法是從實測的探地雷達(dá)記錄中直接消減直達(dá)波記錄；或者通過選擇合理的濾波參數(shù)，采用移動平均濾波器或中值濾波器消減直達(dá)波；在此基礎(chǔ)上，采用小波變換方法對探地雷達(dá)數(shù)據(jù)進行降噪分析處理。從效果上講，以Donoho的閥值去噪方法最為突出。這里利用Mallat提出的多分辨率分析的概念和正交小波快速算法（Mallat算法），假定噪聲信號廣泛分布在各個尺度且幅值相對較小，通過正交變換，將信號能量集中在某些頻帶的少數(shù)幅值相對較大系數(shù)上。為了數(shù)據(jù)處理方便，借助Matlab提供的方便而強大的計算及可視化工具，利用Matlab的小波工具箱函數(shù)，只須應(yīng)用簡單的信號處理知識和編程技能，就可以通過Matlab編程進行小波閥值估計，給予其它頻帶上的小波系數(shù)較小的權(quán)重或者置零，從而達(dá)到有效抑制噪聲的目的?？偟膩碚f，應(yīng)用小波變換處理可以有效地消除各種噪聲干擾，從而更清楚有效地顯示目標(biāo)層位。通過上述數(shù)據(jù)處理過程，避免了在噪聲干擾情況下直接進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解較難獲得良好的分解效果的問題。由于希爾伯特－黃（HHT）變換具有一定的噪聲分解能力，不同尺度的噪聲被分離到不同的固有模態(tài)函數(shù)，使得噪聲對信號的影響減小，從而信號特征的提取的有效性和信號分解的精度都有了提高。通過對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到的IMF信號進行變換，獲得瞬時頻率、瞬時相位、瞬時振幅等瞬時參數(shù)，其中瞬時頻率可以較好的探測地下介質(zhì)的形狀和性質(zhì)的變化；瞬時相位可有效的探測地下介質(zhì)的連續(xù)性并且與信號振幅無關(guān)，可以更好的分析深層信號特征；瞬時振幅反映了信號能量的變化，可以推測地下介質(zhì)性質(zhì)的變化。綜上所述，根據(jù)探地雷達(dá)信號的特點，通過試驗和研究，首先去除直達(dá)波等干擾，并利用小波變換具有良好的時頻分析特性進行信號去噪，再利用希爾伯特－黃（HHT）變換得到瞬時頻率、瞬時相位、瞬時振幅等瞬時參數(shù)，形成多個參數(shù)剖面，可以多角度多方面的分析探地雷達(dá)剖面并易于給出合理的地質(zhì)解釋。因此，在探地雷達(dá)信號去噪基礎(chǔ)上，基于EMD分解的瞬時參數(shù)分析在探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中具有很好的應(yīng)用前景。

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