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1，小波去噪和重構(gòu)
2，小波閾值語(yǔ)音消噪
3，利用小波如何去噪
4，小波圖像去噪的原理是什么啊

1，小波去噪和重構(gòu)

Haar小波是小波的一種，建議你到中國(guó)知網(wǎng)等相關(guān)網(wǎng)站下載一些參考文獻(xiàn)來(lái)閱讀。xd是去噪的信號(hào)。重構(gòu)s1用[xd,cxd,lxd]啊。

小波去噪和重構(gòu)

2，小波閾值語(yǔ)音消噪

因?yàn)榈拇_d1～d5的元素個(gè)數(shù)不同，離散小波變換一層比一層少一半數(shù)據(jù)量，即元素個(gè)數(shù)少一半。通常信號(hào)處理中，在變換完成后要進(jìn)行重構(gòu)，是一種插值處理。變換得到的小波系數(shù)毫無(wú)用處，有時(shí)得到的是稀疏矩陣，甚至不是實(shí)數(shù)，無(wú)法分析和成圖。因此，必須利用小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)（即小波逆變換，可使用wrcoef函數(shù)）才是您所想要得到處理結(jié)果。

小波閾值語(yǔ)音消噪

3，利用小波如何去噪

1、降噪步驟：（1）一維信號(hào)的小波分解。選擇一個(gè)小波并確定分解的層次，然后進(jìn)行分解運(yùn)算。（2）小波分解高頻系數(shù)的閾值量化。對(duì)各個(gè)分解尺度下得高頻系數(shù)選擇閾值進(jìn)行軟閾值量化處理。（3）一維小波重構(gòu)。根據(jù)小波分解的最底層低頻系數(shù)和各高頻系數(shù)進(jìn)行一維小波重構(gòu)。matlab里面有關(guān)于去噪的函數(shù)，你可以找一下~~這說(shuō)的只是基本原理，希望有所幫助

用matlab做圖像去噪，axes1顯示原始圖像，axes2顯示噪聲圖像，噪聲圖像用bm定義了全局變量，在進(jìn)行小波去噪前，先將噪聲圖像轉(zhuǎn)換成mat格式再加載，現(xiàn)在我用 global bm ; save lena.mat;控件的屬性變成可執(zhí)行，或者執(zhí)行順序。

利用小波如何去噪

4，小波圖像去噪的原理是什么啊

圖像降噪的主要目的是在能夠有效地降低圖像噪聲的同時(shí)盡可能地保證圖像細(xì)節(jié)信息不受損失，。圖像去噪有根據(jù)圖像的特點(diǎn)、噪聲統(tǒng)計(jì)特性和頻率分布規(guī)律有多種方法，但它們的基本原理都是利用圖像的噪聲和信號(hào)在頻域的分布不同，即圖像信號(hào)主要集中在低頻部分而噪聲信號(hào)主要分布在高頻部分，采取不同的去噪方法。傳統(tǒng)的去噪方法，在去除噪聲的同時(shí)也會(huì)損害到信號(hào)信息，模糊了圖像。小波變換主要是利用其特有的多分辨率性、去相關(guān)性和選基靈活性特點(diǎn)，使得它在圖像去噪方面大有可為，清晰了圖像。經(jīng)過(guò)小波變換后，在不同的分辨率下呈現(xiàn)出不同規(guī)律，設(shè)定閾值門(mén)限，調(diào)整小波系數(shù)，就可以達(dá)到小波去噪的目的。小波變換去噪的基本思路可以概括為：利用小波變換把含噪信號(hào)分解到多尺度中，小波變換多采用二進(jìn)型，然后在每一尺度下把屬于噪聲的小波系數(shù)去除，保留并增強(qiáng)屬于信號(hào)的小波系數(shù)，最后重構(gòu)出小波消噪后的信號(hào)。其中關(guān)鍵是用什么準(zhǔn)則來(lái)去除屬于噪聲的小波系數(shù)，增強(qiáng)屬于信號(hào)的部分。