一些個(gè)人收集的小波變換的程序，僅供學(xué)習(xí)參考，沒有什么重要意義
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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一些個(gè) 人收集的小波變換的程序，僅供學(xué)習(xí)參考，沒有什么重要意義
上傳時(shí)間： 2014-07-24
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摘要 該文主要考慮利用圖像噪聲再生技術(shù)來提取圖像細(xì)節(jié) 其思想是利用被濾除的噪聲信號(hào)進(jìn)行回收再利用 通過對(duì)噪聲信號(hào)和初步去噪信號(hào)進(jìn)行小波變換 比較它們的小波系數(shù) 當(dāng)噪聲信號(hào)的小波系數(shù)達(dá)到一定的閾值時(shí) 將噪聲信號(hào)的小波系數(shù)保留疊加至初步去噪信號(hào)的小波系數(shù) 然后利用傳統(tǒng)的軟閾值去噪的方法來進(jìn)行圖像的去噪 從而達(dá)到既能夠去除噪聲 又能保留圖像細(xì)節(jié)的目的 實(shí)驗(yàn)證明 該方法較傳統(tǒng)的方法在去噪和細(xì)節(jié)保持上有改進(jìn)
標(biāo)簽： 噪聲信號(hào) 圖像 小波系數(shù) 去噪
上傳時(shí)間： 2017-09-15
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waveletintroduction.pps 很好的小波變換教程
標(biāo)簽： waveletintroduction pps 小波變換 教程
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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MATLAB 小波分析 振動(dòng)信號(hào)的小波能譜熵
上傳時(shí)間： 2017-04-10
上傳用戶：暖陽！！
該文檔為基于互相關(guān)相似性度量的小波變換分子序列簡介資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
標(biāo)簽： 小波變換
上傳時(shí)間： 2021-10-20
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基于labview與MATLAB的小波分析這是一份非常不錯(cuò)的資料，歡迎下載，希望對(duì)您有幫助！
上傳時(shí)間： 2021-12-25
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
上傳用戶：啊颯颯大師的
隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運(yùn)算結(jié)果相對(duì)比較簡單。相對(duì)于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對(duì)每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對(duì)各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時(shí)間： 2013-05-16
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在衛(wèi)星遙感設(shè)備中，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和對(duì)傳輸式觀測(cè)衛(wèi)星遙感圖像質(zhì)量要求的不斷提高，航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高，由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和傳輸數(shù)據(jù)量的急劇增長，然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數(shù)據(jù)碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的高保真、實(shí)時(shí)、大壓縮比壓縮技術(shù)就成了解決這一矛盾的關(guān)鍵技術(shù)。FPGA器件為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實(shí)現(xiàn)的一個(gè)理想的平臺(tái)。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實(shí)現(xiàn)專門應(yīng)用的功能。它允許電路設(shè)計(jì)者利用基于計(jì)算機(jī)的開發(fā)平臺(tái)，經(jīng)過設(shè)計(jì)輸入，仿真，測(cè)試和校驗(yàn)，直到達(dá)到預(yù)期的結(jié)果，減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應(yīng)現(xiàn)代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質(zhì)量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質(zhì)量明顯好于DCT變換，因此小波變換成為新一代壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的核心算法。同時(shí)，小波變換的提升算法結(jié)構(gòu)簡單，能夠?qū)崿F(xiàn)快速算法，有利于硬件實(shí)現(xiàn)，因此提升小波變換對(duì)于采用FPGA或ASIC來實(shí)現(xiàn)圖像變換來說是很好的選擇。本文針對(duì)衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據(jù)流，主要研究可以對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)二維小波變換的方案。針對(duì)提升小波變換的VLSI結(jié)構(gòu)和FPGA設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)，從邊界延拓、濾波器結(jié)構(gòu)、整數(shù)小波、定點(diǎn)運(yùn)算、原位運(yùn)算等方面進(jìn)行了研究和討論，并且完成了針對(duì)衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實(shí)現(xiàn)。采用VerIlog語言對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，并將仿真結(jié)果同matlab仿真結(jié)果進(jìn)行了比較，比較結(jié)果表明該方案能實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)流的二維提升小波變換的功能。同時(shí)QuartusII綜合結(jié)果也表明，系統(tǒng)時(shí)鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實(shí)時(shí)對(duì)衛(wèi)星圖像的小波變換處理。
標(biāo)簽： FPGA 提升機(jī) 二維 離散小波
上傳時(shí)間： 2013-06-15
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