主要内容

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ノイズ除去

ウェーブレット縮小、ノンパラメトリック回帰、ブロックしきい値処理、多重信号しきい値処理

ウェーブレットのノイズ除去は、他のノイズ除去手法では除去または平滑化される特徴を維持します。

関数

すべて展開する

wdenoise ウェーブレット信号のノイズ除去
wdenoise2 小波图像去噪
去噪 区间相关去噪
MLPT去噪 基于多尺度局部1-D多项式变换的信号去噪
wpdencmp 小波包去噪或压缩
米瑟尔 信号或图像近似的质量度量
wdencmp 去噪或压缩
wnoisest 一维小波系数的噪声估计
wvarchg 寻找差异变化点
wnoise 含噪小波测试数据
ddencmp 去噪或压缩的默认值
thselect 去噪阈值的选择
wpthcoef 小波包系数阈值化
wthcoef 一维小波系数阈值化
wthcoef2 二维小波系数阈值化
威瑟什 ソフトなしきい値処理またはハードなしきい値処理

アプリ

ウェーブレット信号デノイザー 时间序列数据的可视化和去噪
ウェーブレット アナライザー 利用小波分析信号和图像

トピック

ノイズ除去

小波去噪与非参数函数估计

使用非参数函数估计对信号和图像进行估计和去噪。

二维平稳小波变换

使用二维离散平稳小波变换对图像进行分析、合成和去噪。

基于循环旋转的平移不变小波去噪

补偿临界采样小波变换中缺乏平移不变性。

一维小波包分析

使用小波分析应用程序使用小波包分析信号。

1.次元の多重信号のノイズ除去

多元小波去噪

多变量信号去噪。

多変量ウェーブレットのノイズ除去

この例の目的は、小波工具箱™ で提供されている多変量ノイズ除去の機能を示すことです。

小波多尺度主成分分析

利用主成分分析近似多元信号。

多尺度主成分分析

本例的目的是展示小波工具箱中提供的多尺度主成分分析(PCA)的特征™.

ウェーブレット回帰

单变量小波回归

固定和随机设计的小波回归。

注目の例