使用小波信号Denoiser应用程序来代替实值1-D信号。您可以使用应用程序创建和比较多个版本的Denoised信号，并将所需的Denoised信号导出到MATLAB®工作区。要在工作区中重现去噪信号，或者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。此示例说明了一个可能的工作流程。

使用小波来代位信号和图像。由于小波本地化数据中的功能到不同的尺度，因此可以在删除噪声时保留重要信号或图像功能。小波噪声或小波阈值处理背后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。这意味着小波变换集中在少量大幅小波系数中的信号和图像特征。小的值的小波系数通常是噪声，并且您可以“收缩”这些系数或删除它们而不会影响信号或图像质量。在阈值阈值后，使用逆小波变换重建数据。

该示例显示了如何使用依赖于间隔阈值来欺骗信号。

从给定的图像开始，真正压缩的目标是最小化代表它所需的比特数，同时存储可接受质量的信息。小波对于这个问题有助于有效的解决方案。金宝搏官方网站除了小波处理本身之外，完整的压缩链包括量化，编码和解码的迭代相位。