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小波和小波包去噪允许您保留数据中经常被其他去噪技术删除或平滑的特征。您可以通过将感知上不重要的小波和小波包系数设置为零并重构数据来压缩数据。信号中的噪声在时间上并不总是均匀的，因此可以应用区间相关阈值对具有非常数方差的数据去噪。
使用小波工具箱™ 函数去噪并获得压缩信号和图像。您可以从许多阈值策略中进行选择，并使用小波信号去噪器和小波分析仪.
使用小波信号去噪器应用程序对实值1-D信号进行去噪。您可以使用该应用程序创建并比较多个版本的去噪信号，并将所需的去噪信号导出到您的MATLAB®工作区。要在您的工作区中再现去噪信号，或将相同的去噪参数应用于其他数据，您可以生成和编辑MATLAB脚本。此示例演示了一种可能的工作流。
使用小波去噪信号和图像。因为小波将数据中的特征定位到不同的尺度，所以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化的基本思想是，小波变换导致许多真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较大的小波系数中。值较小的小波系数通常是噪声，您可以“收缩”这些系数或移除它们，而不会影响信号或图像质量。对系数设置阈值后，使用小波逆变换重构数据。
该示例显示了如何使用依赖于时间间隔的阈值对信号进行去噪。
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位数，同时存储质量可接受的信息。小波有助于有效解决这个问题。除了小波处理本身，整个压缩链还包括量化、编码和解码的迭代阶段。金宝搏官方网站
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