Advertisement

基于MATLAB的三种小波变换去噪方法（sthresh.m）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了在MATLAB环境下使用sthresh.m函数实现的小波变换去噪技术，并对比分析了三种不同策略的效果。 基于MATLAB的小波变换去噪处理包括三种方法，并且在sthresh.m文件中有详细的解释。最后还包括了图像评价，计算均方误差和信噪比。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的三种小波变换去噪方法（sthresh.m）
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下使用sthresh.m函数实现的小波变换去噪技术，并对比分析了三种不同策略的效果。 基于MATLAB的小波变换去噪处理包括三种方法，并且在sthresh.m文件中有详细的解释。最后还包括了图像评价，计算均方误差和信噪比。
     
  • 基于MATLAB的三种小波变换去噪方法-HTHRESH.M分析
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台上的HTHRESH函数实现的小波变换在信号处理中的噪声消除效果，比较了三种不同的小波去噪策略。 基于MATLAB的小波变换去噪处理包括三种方法，并且在hthresh.m文件中有详细的解释。最后还包括了图像评价，计算均方误差和信噪比。
     
  • 基于MATLAB的SAR图像去噪方法（小波去噪、Contourlet变换去噪及Contourlet-小波变换结合PCA去噪）
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探讨了针对SAR图像的小波去噪、Contourlet变换去噪以及结合PCA的Contourlet-小波变换去噪方法，旨在提升图像质量。 程序包含基于WAVELET域、CONTOURLET域、WAVELET-CONTOURLET域及PCA的SAR图像去噪方法。
     
  • 基于MATLAB的小波变换软阈值去噪方法
    优质
    本研究探讨了一种利用MATLAB实现的小波变换软阈值去噪技术，有效减少信号噪声，提高数据质量。 使用MATLAB工具wdcbm（基于Birgé-Massart策略）和dencmp进行信号压缩的教程涵盖了小波变换与软阈值去噪方法的全过程，包括信号去噪及重建步骤。文档中包含原始数据，可以直接运行并查看结果。
     
  • 基于MATLAB的三种小波变换去噪方法-包含自编程序的去噪工具包RAR文件
    优质
    本资源提供一个在MATLAB环境下实现的小波变换去噪工具包，内含三种不同的去噪算法及其自编程序，压缩打包便于下载和应用。 基于MATLAB的小波变换去噪处理包含三种方法，并附有自编的各种小波变换去噪代码及详细解释。文档最后部分对图像进行了评价，计算了均方误差和信噪比。
     
  • 基于小波变换的阈值去噪方法
    优质
    本研究探讨了利用小波变换进行信号处理的方法，特别关注于通过设定阈值来去除噪声的技术。这种方法能够有效提升信号质量与清晰度，在通信、医学成像等领域具有广泛应用前景。 基于小波变换原理，采用硬阈值与软阈值方法对信号进行去噪处理，并通过调整阈值大小来优化去噪效果。
     
  • 小波变换的去噪方法及原理（MATLAB）
    优质
    本课程介绍基于小波变换的信号去噪方法及其背后的数学原理，并通过MATLAB实现相关算法。 小波变换去噪技术包括软阈值和硬阈值方法，并且可以设计特定的阈值函数来优化去噪效果。这些内容适用于毕业设计项目中的一整套研究与实现方案。
     
  • 基于小波变换模极大值的去噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于小波变换模极大值的信号去噪算法。通过分析不同噪声情况下的模极大值特性，优化阈值选取策略，有效去除噪声同时保持信号细节。 小波变换模极大值去噪的Matlab程序源码包含了模极大值提取函数、Pgama、Pv投影函数。
     
  • MATLAB程序：基于提升小波变换的信号去噪方法
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种基于提升小波变换的高效信号去噪算法，有效去除各类噪声干扰，保持信号特征。 与传统的小波分解相比，提升小波能够实现整数小波变换。其去噪方法类似于常规的去噪技术，都是通过对高频系数进行阈值量化来消除噪声。
     
  • 基于Contourlet变换的Matlab去噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于Contourlet变换的MATLAB图像去噪算法，通过多方向和尺度分解有效去除噪声，同时保持图像细节。 在Matlab中使用Contourlet变换对图像进行去噪处理的源代码可以实现有效地去除噪声同时保持图像细节的功能。这种方法通常包括将原始图像转换到Contourlet域，然后在这个域内应用适当的阈值或其他去噪技术，最后再逆向转换回空间域以获得干净的输出图像。