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python变换去噪

一,去噪原理:   信号产生的系数含有信号的重要信息,将信号经波分解后系数较大,噪声的系数较小,并且噪声的系数要小于信号的系数,通过选取一个合适的阀值,大于阀值的系数被认为是有信号产生的...阀值去噪的基本问题包括三个方面:基的选择,阀值的选择,阀值函数的选择。   (1) 基的选择:通常我们希望所选取的满足以下条件:正交性、高消失矩、紧支性、对称性或反对称性。...但事实上具有上述性质的是不可能存在的,因为是对称或反对称的只有Haar,并且高消失矩与紧支性是一对矛盾,所以在应用的时候一般选取具有紧支的以及根据信号的特征来选取较为合适的。   ...二,在python中使用波分析进行阈值去噪声,使用pywt.threshold函数   #coding=gbk   #使用波分析进行阈值去噪声,使用pywt.threshold   import pywt...将大于6 的值设置为12, 小于等于阈值的值不变   三,在python中使用ecg心电信号进行去噪实验   import matplotlib.pyplot as plt   import pywt

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系数

变化系数时a b怎么取? 变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的,通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式,当时未能得到数学家的认可。...;1986年,数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的基,并与S.Mallat合作建立了构造基的方法,多尺度分析之后,波分析才开始蓬勃发展起来,其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的...《十讲(Ten Lectures on Wavelets)》对的普及起了重要的推动作用。...(Wavelet)这一术语,顾名思义,“”就是的波形。所谓“” 是指它具有衰减性;而称之为“”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。...基于波分析的压缩方法很多,比较成功的有波包最好基方法,域纹理模型方法,变换零树压缩,变换向量压缩等。 (2)在信号分析中的应用也十分广泛。

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变换和阈值法去噪

变换和阈值法去噪 1....变换常见的形式有连续变换(CWT)、离散变换(DWT)等。连续变换是在尺度基础上连续变换的,做信号的波分析得到的是幅值,a时间的三维图,对应的a值所截得的曲线即为该尺度的图形。...而离散变换常用的是二进变换,对尺度和时间进行离散化处理。...连续变换是在尺度基础上连续变换的,做信号的波分析得到的是幅值,a时间的三维图,对应的a值所截得的曲线即为该尺度的图形。而集散变换常用的是二进变换。...由于基函数在处理信号时各有特点,且没有任何一种基函数可以对所有类型信号都取得最优的去噪效果。一般来讲,db系和sym系在语音去噪中是经常会被用到的两族基。

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阈值去噪

阈值去噪过程为:(1)分解过程,即选定一种对信号进行n层波分解;(2)阈值处理过程,即对分解的各层系数进行阈值处理,获得估计系数;(3)重构过程,据去噪后的系数进行重构,获得去噪后的信号...---- 3.影响降噪效果的因素 3.1基的选择 在对信号进行波分解时需要选择合适的基,由于没有任何一种基可以对不同类型的信号达到最优的分解效果,因此,如何选择基成为波分解的一个重点...针对现实中的信号,基的选择一般要考虑以下几个因素:支撑长度、对称性、消失矩、正则性、相似性。针对一维信号,例如语音信号,通常选择dB和sym。...3.4.1硬阈值函数 当系数的绝对值大于给定阈值时,系数不变;小于阈值时,系数置零。...3.4.2软阈值函数 当系数的绝对值大于给定阈值时,令系数减去阈值;小于阈值时,系数置零。

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去噪程序c语言,去噪c语言程序

去噪c语言程序 1、阈值去噪理论阈值去噪就是对信号进行分解,然后对分解后的系数进行阈值处理,最后重构得到去噪信号。...该算法其主要理论依据是:变换具有很强的去数据相关性,它能够使信号的能量在域集中在一些大的系数中;而噪声的能量却分布于整个域内。...因此,经波分解后,信号的系数幅值要大于噪声的系数幅值。可以认为,幅值比较大的系数一般以信号为主,而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。...阈值收缩法去噪的具体处理过程为:将含噪信号在各尺度上进行波分解,设定一个阈值,幅值低于该阈值的系数置为0,高于该阈值的系数或者完全保留,或者做相应的收缩(shrinkage)处理。...最后将处理后获得的系数用逆变换进行重构,得到去噪后的信号. 2、阈值去噪c语言程序此程序是用于信号处理分析,突出奇异值的前段处理,对信号进行波包分解,用C语言实现的,仅供参考。

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变换通俗解释版

下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->变换的顺序,讲一下为什么会出现这个东西、究竟是怎样的思路。...于是变换的出发点和STFT还是不同的。STFT是给信号加窗,分段做FFT;而直接把傅里叶变换的基给换了——将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。...如前边所说,做的改变就在于,将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。 ? 这就是为什么它叫“”,因为是很小的一个嘛~ ?...然而衰减的就不一样了: ? 2. 可以实现正交化,短时傅里叶变换不能。 以上只是用形象地给大家展示了一下的思想,希望能对大家的入门带来一些帮助。...比如你至少还要知道有一个“尺度函数”的存在,它是构造“波函数”的关键,并且是它和波函数一起才构成了多分辨率分析,理解了它才有可能利用做一些数字信号处理;你还要理解离散变换、正交变换、

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特征变换(3)变换

笔记-印象笔记->变换篇 存在着大量的变换,每个适合不同的应用。...完整的列表参看相关的变换列表,常见的如下: 连续变换(CWT) 离散变换(DWT) 快速转换(FWT) 波包分解(Wavelet packet decomposition) (WPD)...离散 Beylkin(18) Coiflet(6, 12, 18, 24, 30) 多贝西(Daubechies) (2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20...) Cohen-Daubechies-Feauveau,有时称为“多贝西”9/7 (Daubechies 9/7)或CDF9/7 哈尔转换 Vaidyanathan滤波器(24) Symmlet...复变换 连续 墨西哥帽 厄尔米特 厄尔米特帽 复墨西哥帽 Morlet 修正Morlet Addison 希尔伯特-厄尔米特 变换matlab 工具箱应用

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傅里叶变换到变换

本文按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>变换的顺序,记录傅里叶变换到变换的演化过程。 一、傅里叶变换 傅里叶变换的不足: 对非平稳过程,傅里叶变换存在局限性。...三、变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!没错,变换就有着这样的思路。...STFT是给信号加窗,分段做FFT;而直接把傅里叶变换的基给换了——将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。...变换 如前边所说,做的改变就在于,将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的基。 这就是为什么它叫“”,因为是很小的一个。...: 然而衰减的就不一样了: 以上,就是的意义。

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去噪「建议收藏」

去噪方法就是一种建立在变换多分辨分析基础上的新兴算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的系数去除,保留原始信号的波分解系数,...相比于以往的其他去噪方法,变换在低信噪比情况下的去噪效果较好,去噪后的语音信号识别率较高,同时去噪方法对时变信号和突变信号的去噪效果尤其明显。 去噪的重要特点: 低熵性。...因变换可对信号去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以域比时域更利于去噪; 选基灵活性。...由于变换有形式多样的基可供选择,所以可以针对不同的应用场合选取合适的基函数,以获取最佳的去噪效果。...去噪的关键是第二步中对各尺度下系数进行去噪处理,根据系数处理规则的不同,去噪的常见方法可分为以下几类: 1)模极大值去噪法; 2)基于各尺度下系数相关性进行去噪(屏蔽去噪法); 3)阈值去噪法

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变换MATLAB图像融合

在图像融合中,变换的基本原理是,先进行L层波分解,得到(3L+1)层子带,包括低频的基带Cj和3L层的高频子带Dh、Dv、Dd。...用f(x,y)代表原图像,记为C0,设尺度系数和系数对应的滤波器系数矩阵分别为H和G,则二维波分解算法可描述为: ?...重构算法为: ? 根据变换进行的第一种图像融合方法:二维变换图像融合。...根据变换进行的第二种图像融合方法:利用wfusimg函数进行融合。...根据变换进行的第三种图像融合方法:变换进行彩色图像融合。 ? 图像中原图1与原图2分别对焦于图像左侧与右侧,经过变换后对焦偏离照片中心位置的缺点已经不明显。

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变换二之Haar变换

Haar变换 这是变换的第二篇,我们继续谈Haar变换。在第一篇中,我们介绍了一位情况下的Haar变换,这篇博文中主要介绍二维Haar变换。...明白了基本原理,下面我们来进行实际计算,对于fff,(如果不清楚如何做一维高频和低频分解,可参看博文《变换一之Haar变换》) 第一次行分解得到低频信息L=[3211213213232527262]...clear, clc; % 读取原始图像 X = rgb2gray(imread('http://www.lenna.org/lena_std.tif')); % 进行波分解 [C, S] = wavedec2...V2, D2] = detcoef2('all', C, S, 2); [H1, V1, D1] = detcoef2('all', C, S, 1); % 去掉第一层的高频信息(替换成0),然后进行重建...size(H1, 2)), zeros(1, 3*size(H1, 1)*size(H1, 2))]; CD1 = waverec2(D, S, 'haar'); % 去掉第一和第二层的高频信息,然后进行重建

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相干(MWC)和交叉相干(XWT)在地球科学中的运用

工具(wavlet)作为一种数学工具,可以帮助研究人员确定自己分析的信号在时序变化上的主要模态,特别是在分析非平稳信号上是十分有用的。...在介绍多相干(MWC)之前,你应该听过一些关于wavelet的使用方法,也应该发现了它们存在的局限性,例如有观点认为real-part并不能真正解释出信号的周期,再例如交叉相干(XWT)在分析结果中存在一些偏差从而导致分析结果出现失真...在功率谱估计中存在着对低频振荡的偏差问题,这在XWT中也存在。其次,功率谱应该是一个正数(虽然我看到了有负数,不知道是什么原因,但后来解决了)。...因此多相干技术可以解决双变量相干WTC的这个局限性。它在寻求多个自变量对一个因变量的影响结果分析中十分有用。...图片源于网络 第二部分是关于多元相干的,用来确定多个自变量对一个因变量的影响,评估方法一是MWC相干值,范围介于0-1之间,二是通过显著性检验的面积百分比(PASC)。

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