学习如何使用追踪方法从信号中去除脉冲噪声。

使用小波信号去噪应用程序去噪一个实值1-D信号。您可以使用应用程序创建和比较去噪信号的多个版本，并将所需的去噪信号导出到MATLAB®工作区。要在工作空间中重现去噪信号，或将相同的去噪参数应用于其他数据，可以生成和编辑MATLAB脚本。这个例子说明了一个可能的工作流。

使用小波去噪信号和图像。由于小波将数据中的特征定位到不同的尺度，因此可以在去除噪声的同时保留重要的信号或图像特征。小波去噪或小波阈值背后的基本思想是小波变换导致许多现实信号和图像的稀疏表示。这意味着小波变换将信号和图像特征集中在几个大量级小波系数中。小波系数的值小通常是噪声，您可以“缩小”这些系数或删除它们而不影响信号或图像质量。在设定系数阈值后，使用小波逆变换重构数据。

这个例子展示了如何使用区间相关的阈值去噪信号。

从给定的图像开始，真正压缩的目标是最小化表示图像所需的比特数，同时存储可接受质量的信息。小波有助于有效地解决这个问题。万博 尤文图斯除了小波处理本身之外，完整的压缩链还包括量化、编码和解码的迭代阶段。