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小波变换
小波变换是一种信号分析方法，可以将信号分解成不同尺度和频率的成分。本文将介绍小波变换中的CWT和DWT，以及不同小波基的选择和阈值处理的应用。CWT和DWT的区别CWT的结果就像DWT中的细节信息，虽然尺度是连续变化的，但频率却逐渐降低。
一个函数ψ（t）∈L2（R）能够作为母小波，必须满足所谓的允许条件（Admissibility Con-dition 或者Admissible Condition）地球物理信息处理基础 式中Ψ（ω）是ψ（t）的傅氏变换。
小波变换是时频分析的一种方法。小波变换时将一个时间信号变换到时间频率域，可以更好的观察信号的局部特性，可以同时观察信号的时间和频率信息，这是傅里叶变换达不到的；小波变换的冗余度很大。
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一般压缩时ALPHA取5，去噪时ALPHA取信号的阈值去噪 MATLAB中实现信号的阈值去噪的函数有wden、wdencmp、wthresh、wthcoef、wpthcoef以及wpdencmp。下面对它们的用法作简单的介绍。
基于小波变换摸极大值原理 2：基于小波变换系数的相关性 3：基于小波阈值的去噪。基于小波阈值的去噪方法3个步骤：1： 计算含噪声图像的小波变换。
去噪有很多种方法，现在小波去噪最为常用，在matlab中有自带的函数进行小波去噪，简单易行。最常用且简单的是阈值去噪，用函数ddencmp（）生成信号的默认阈值，然后利用函数wdencmp（）进行去噪。
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1、程序是下面这样，但只能处理长宽一样的方形图像，灰度和彩色图像都可，要用其他图像只需把Lena.bmp改为其他图像，但图像要保存在m文件所在路径下。下面还有一个运行后的图像（之一），希望能对你有所帮助。
2、现在有一组交通流量数据，想利用matlab工具箱进行小波去噪得到一组去噪后的数据。
3、MATLAB中实现信号的阈值去噪的函数有wden、wdencmp、wthresh、wthcoef、wpthcoef以及wpdencmp。下面对它们的用法作简单的介绍。
小波去噪原理是什么
1、小波去噪的原理小波去噪是一种基于小波分析的降噪方法。它利用了小波分析的性质，将信号的频域表示为不同的小波系数，从而分离出信号的有用信息与噪声信息。然后通过对小波系数的选择和缩放来实现降噪的目的。
2、非线性阈值处理方法又称小波收缩法，该方法的基本原理是基于小波变换的集中能力。即通过小波变换后有用信号的能量集中于少数小波系数上，而白噪声在小波变换域上仍然分散在大量小波系数之上。
3、图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，***取不同的去噪方法。
4、将经过阈值处理后的小波系数重构，就可以得到去噪后的信号。
5、常用的去噪算法有中值滤波、高斯滤波、均值滤波小波去噪、非局部均值去噪、总变差去噪算法。中值滤波 中值滤波是一种非线性数字图像处理算法，用于减轻或消除数字图像中的噪声。
6、Kalman滤波器：这是一种线性动态系统状态估计方法，它也适用于去噪。Kalman滤波器特别适合于处理带有随机噪声的数据。
小波变换的处理效果与波形近似无关
不同的小波基对信号的分解结果有很大影响。Morlet等小波由于各种原因，通常无法进行DWT，也就没有逆变换和重构。因此，我们需要根据信号的特点和分析目的选择合适的小波基。阈值处理的应用阈值处理是小波变换中常用的信号去噪方法。
当信号点数与信号的最大频率近似相等时，设置***样频率为信号点数的2倍时，此时效果并不好，一方面有杂波，另一方面，***样频率与信号最高频率的两倍相离过小。
小波变换原理如下：小波（W***elet）这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。
具有对称性的小波，在图像处理中可以很有效地避免相位畸变，因为该小波对应的滤波器具有线性相位的特点。
相差一倍左右，你需要用小波系数重构各层的细节和逼近才能得到与原图像的大小相等的结果。
这个和小波基的性质有关啊~不同小波基的性质和波形都是不一样的。
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