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小波信号去噪.ppt

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文档列表 文档介绍

小波信号去噪
简介
小波变换模极大去噪
基于小波变换尺度间相关性的去噪
小波阈值去噪法
本节内容介绍
简介
去噪的必要性
去噪的主要方法
去噪问题的描述
去噪必要性
小波变换去噪历史
小波去噪方法经历三阶段
第一阶段,利用小波变换去相关特点,不同层采用不同的阈值。
代表:VisuShrink方法、SUREShrink方法
第二阶段,对小波系数建模,且每个小波系数采用的阈值各不相同。
代表:AdaptBayesShrink方法、 LAWMLShrink方法
第三阶段,利用层间和层内的相关性。二元或多元的小波萎缩函数被提出。保留图像信息、使恢复图像更光滑、与其他方法结合等。
代表:BivaShrink方法、小波的马尔可夫方法、复数小波去噪方法。
简介: 去噪问题的描述
设长度为
的信号
被噪声
所污染,所测得的含噪数据为:
目标: 求f的最优逼近.
假设条件: 高斯噪声
基本策略: 变换到频域(如小波域), 将信号的小波变换与噪声的小波
变换分离.
已知:
传统去噪方法
小波去噪方法
含噪图像模型:
原图像
噪声分量
小波去噪方法
信号的奇异性检测与小波模极大值
Lipschitz指数度量信号奇异性
定理若小波是实函数且连续可微,并具有阶消失矩( ), ,则函数在处具有Lipschitz指数,当且仅当存在常数,使得, 其小波变换满足:
小波变换模极大去噪

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