使用小波信号去噪应用程序去噪一个实值一维信号。您可以创建和比较多个版本的去噪信号与应用程序，并导出所需的去噪信号到您的MATLAB®工作空间。为了在您的工作空间中再现去噪信号，或者将相同的去噪参数应用于其他数据，您可以生成并编辑一个MATLAB脚本。这个示例演示了一种可能的工作流。

利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背后的基本思想是，小波变换导致了许多真实世界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幅度小波系数中。小波系数值小是典型的噪声，你可以“缩小”这些系数或去除它们而不影响信号或图像质量。在对系数设定阈值后，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阈值去噪信号。

从给定的图像开始，真正的压缩目标是最小化表示图像所需的比特数，同时存储质量可接受的信息。小波有助于有效地解决这个问题。金宝搏官方网站完整的压缩链除了小波处理本身外，还包括量化、编码和解码的迭代阶段。