基于MATLAB小波去噪方法的研究.pdf

matlab小波基函数代码过完备字典 信号通常表示为基函数的线性组合（如傅立叶、余弦或小波表示）。 基函数总是与它们所代表的（离散）信号具有相同的维度。 传统上，基函数的数量与其表示的信号的维数相同。 信号的更一般表示使用所谓的“过度完备字典”，其中基函数的数量大于信号的维数。 对于完整的碱基，信号的表示总是唯一的。 这种唯一性在过度完备的基础上丢失了。 由于一个信号可以在过度完备的基础上有许多表示，我们选择最稀疏的一个过完备基在信号表示中提供了更大的紧凑性。 余弦 + 尖峰 如果信号是余弦函数的线性组合，则可以使用离散余弦变换 (DCT) 对其进行稀疏表示。 如果信号是尖峰函数的线性组合，那么它在时域中是稀疏表示的（身份变换）。 但是，如果有一个信号是余弦函数和尖峰函数的线性组合，则不能在任一基（DCT 或 Identity）中稀疏表示。 如果我们创建一个基 ( A ) 作为 DCT 和 Identity 的并集，那么信号可以稀疏地表示，因为余弦分量可以由 DCT 基稀疏表示，尖峰可以由 Identity 基稀疏表示。 在基A 中寻找信号的最稀疏表示是一个 NP-hard 问题，因此

MATLAB在波尔共振实验数据处理中的应用.pdf

基于小波分析是继傅立叶分析之后的一个新的时频域分析工具。小波分析在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩、图像去噪、图像融合、图像分解和图像增强等图像处理的几乎所有阶段。介绍了小波分析的基本理论,小波分析是傅立叶分析方法的发展与延拓。使用Matlab软件中的小波变换工具箱编写小波变换程序,对原始图像进行了各种仿真,包括对图像进行分解和重构、阈值处理、图像降噪和图像压缩等。利用小波变换,我们获得了不同效果的处理图像,加深了我们进一步理解小波变换的基本理论及小波变换在图像处理中的应用。

本文基于Matlab强大的的数据可视化功能,利用它的图形用户界面GUI较好地对驻波现象进行模拟仿真.从两列相向传播的平面简谐波的叠加出发,生动直观地展示了驻波形成的物理图景,并讨论了两列波的初相对驻波的影响.文中所述演示界面可以脱离Matlab环境独立运行,方便应用于课堂教学.并且通过实际课堂中引导学生自行编写Matlab程序,设计GUI界面,极大地激发了学生学习兴趣,有助于加深学生对驻波理论的理解.

以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

对matlab中，用小波变换对信号进行分解，提取近似系数、细节系数，通过近似系数对信号进行重构的方法做了简易的说明

小波分析，去噪的经典工具箱，国外写的代码，质量非常高，希望对研究小波，和小波去噪者有帮助。

电子书 目录： 常用小波函数 连续小波变换 离散小波变换 小波分析工具箱函数 小波分析的应用技术

这是北京交通大学数字信号处理关于小波变换的课件，其中包括小波变换与多分辨分析，小波变换分解和重构的算法，以及基于小波变换的小波处理和利用MATLAB实现信号的小波分析。