[求]基于多尺度变换的阈值去噪算法的阈值及阈值函数

sinat_32007349 2015-10-14 04:29:25

我现在所用的多尺度变换是shearlet变换，希望找一些复杂有效的阈值及阈值函数，最好是针对多尺度变换的方向的阈值

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1、小波阈值处理基本理论所谓阈值去噪简而言之就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内。因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。可以认为，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪...

小波变换和小波阈值法去噪 Q: 328333568 Q群：168691634 1. 小波变换小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变...

小波变换及小波阈值去噪 1、小波变换小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。傅里叶是将信号分解成一系列不同频率的正余弦函数的叠加，同样小波变换是将信号

小波软阈值+硬阈值+改进的阈值高斯脉冲信号去噪完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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