提出基于自蛇模型和小波分析的集成图像去噪算法，以及峰值信噪比、保护边缘指数的去噪性能综合评价指标。首先利用自蛇模型对含噪图像滤波，然后将处理后的图像进行小波分解，保持低频分量系数，对其高频分量再次利用自蛇模型去噪，最后对处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的图像。实验结果表明，本文算法在去噪能力和和保护边缘能力两方面均好于自蛇模型算法和2 次迭代自蛇模型算法。

小波分析的理解（总结的比较好） 是初学者学习小波的好教材

连续小波变换的过程

内容包括：小波变换、小波级数、框架、抽样理论、Gabor变换与短时Fourier变换；多分辨分析、小波分解与重构算法、初始函数的选取与图形显示算法；正交、半正交、双正交尺度函数与小波的构造；多元小波分析；正交、半正交、双正交小波包。

小波分析理论 MATLAB7 pdf 扫描

二、离散小波变换 连续小波变换必须进行离散化最主要原因在于： 连续小波变换系数是高度冗余的，要试图通过离散化，最大程度上消除和降低冗余性。 离散小波变换（DWT）是相对于连续小波变换（CWT）的变换方法，本质上是对 自变量 和 进行离散化处理。 1.尺度-位移参数的离散化 （1）将尺度因子按幂级数进行 离散化，即

今天小编就为大家分享一篇python利用小波分析进行特征提取的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

九五电子部重点教材，华中理工大学出版社，姚天任

这是MATLAB小波分析的官方入门指南 看到不少网站这种资料竟然要高价下载 觉得很无语 所以专门分享给各位 因为也是找了好几天 所以象征性的收取一点下载分 ^ ^ 版本：MATLAB R2014b 以下是目录摘要： 1 Getting Started with Wavelet Toolbox Software Wavelet Toolbox Product Description Installing Wavelet Toolbox Software Wavelets: Tools for Sparse Representation From Fourier Analysis to Wavelet Analysis Continuous Wavelet Transform Critically Sampled Discrete Wavelet Transform Critically Sampled Wavelet Reconstruction Wavelet Packet Analysis Introduction to Wavelet Families 1 58 Haar Daubechies Biorthogonal Coiflets Symlets Morlet Mexican Hat Meyer Other Real Wavelets Complex Wavelets References 2 Using Wavelets Introduction to Wavelet Toolbox GUIs and Functions 2 2 Wavelets: Working with Images 2 3 One Dimensional Wavelet Density Estimation 2 10 Interactive 1 D Wavelet Coefficient Selection 2 15 Interactive 2 D Wavelet Coefficient Selection 2 24 One Dimensional Extension 2 30 Two Dimensional Extension 2 37 Image Fusion 2 40 One Dimensional Fractional Brownian Motion Synthesis 2 48 New Wavelet for CWT 2 54 3 Getting Started with Wavelet Analysis Wavelet Families and Properties 3 2 Visualizing Wavelets Wavelet Packets and Wavelet Filters 3 5 Continuous Wavelet Analysis 3 8 viii Contents DFT Based Continuous Wavelet Transform and Inverse Continuous Wavelet Transform 3 10 Critically Sampled Discrete Wavelet Analysis 3 14 Lifting

 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。