主要内容

去噪

小波收缩,非参数回归,块阈值,多功能阈值

小波弃能保留通过其他去噪技术除去或平滑的特征。

职能

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Wddoise. 小波信号去噪
wddoise2. 小波图像去噪
cmddenoise. 间隔依赖的去噪
mlptenoise. 使用MultiScale Local 1-D多项式变换的Denoise信号
WPDENCMP. 使用小波包的去噪或压缩
测定 信号或图像近似的质量指标
WDENCMP. 去噪或压缩
wnoisest. 估计1-D小波系数的噪声
WVARCHG. 找到方差变化点
Wnoise. 嘈杂的小波测试数据
ddencmp. 用于去噪或压缩的默认值
THSELECT. 用于去噪的阈值选择
WPTHCOEF. 小波包系数阈值化
Wthcoef. 1-D小波系数阈值阈值
wthcoef2. 小波系数阈值2-D
withresh. 柔软或硬的阈值

应用

小波信号丹机 可视化和代位时间序列数据
小波分析仪 使用小波分析信号和图像

话题

去噪

小波去噪和非参数函数估计

使用非参数函数估计来估计和代销信号和图像。

2-D固定小波变换

使用2-D离散的静止小波变换来分析,合成和去噪图像。

翻译不变小波去噪与循环旋转

补偿批判式小波变换中的缺失不变性。

1-D小波包分析

使用小波分析仪应用分析具有小波包的信号。

1-D多功能去噪

多变量小波去噪

denoise多变量信号。

多变量小波去噪

该示例的目的是示出在小波工具箱™中提供的多变量去噪的特征。

小波多尺度主成分分析

使用主成分分析近似多变量信号。

多尺度主成分分析

此示例的目的是示出了在小波工具箱™中提供的MultiScale主成分分析(PCA)的特征。

小波回归

单变量小波回归

针对固定和随机设计的小波回归。

特色例子