使用小波信号降噪应用降噪实值一维信号。您可以创建和比较去噪信号的多个版本的应用程序和出口所需的去噪信号MATLAB®工作区。复制工作区中的去噪信号,或者相同的去噪参数应用于其他数据,您可以生成和编辑一个MATLAB脚本。这个例子展示了一个可能的工作流。

利用小波降噪信号和图像。因为小波本地化特征在不同尺度的数据,你可以保留重要的信号或图像特性,消除噪音。小波去噪的基本思想,小波变换或小波阈值,是导致许多真实世界的信号和图像的稀疏表示。这意味着什么是小波变换的信号和图像特征集中在几个高震级小波系数。通常噪声小波系数小的价值,你可以“缩小”这些系数或删除它们在不影响信号或图像质量。阈值系数后,您使用逆小波变换重构数据。

这个例子展示了如何使用interval-dependent阈值降噪信号。

从一个给定的形象,真正的压缩的目标是最小化所需的比特数来表示,而存储信息的可接受的质量。小波为有效解决这个问题。万博 尤文图斯压缩的完整链条包括迭代阶段的量化、编码、解码,除了小波处理本身。