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小波分析的方法,matlab小波分析

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基于小波 分析的压缩方法有很多，其中小波包最佳基方法、小波域纹理模型方法、小波变换零树压缩、/使用小波 分析去除音频信号的噪声(1) 小波 分析用于信号和图像压缩是小波 分析应用的一个重要方面 。

1、WFT的局限性在时频定位方面 ， WFT在傅立叶的基础上取得了实质性的进展分析 。在时频窗口的局部范围内可以观测到WFT 分析信号，时频窗口的分析窗口面积反映了时频局部化的精细程度 。但海森堡测不准原理表明 ， 任意窗函数对应的时频窗面积应≥1/2 。显然 ， 高斯窗函数是最好的结果 。时频局部化的精细程度还体现在时频窗口的形状上 。

2、 小波降噪原理图像去噪的主要目的是在保证图像细节尽可能不丢失的同时，有效降低图像噪声 。根据图像的特性、噪声的统计特性和频率分布来进行图像去噪的方法有很多，但它们的基本原理都是利用图像噪声和信号在频域的不同分布 ， 即图像信号主要集中在低频部分，噪声信号主要分布在高频部分，采用不同的去噪方法 。传统的去噪方法不仅会去除噪声，还会破坏信号信息，模糊图像 。

在小波变换之后，不同的定律出现在不同的分辨率上 。通过设置阈值 ， 调整小波系数，可以达到小波去噪的目的 。小波 transform去噪的基本思想可以概括为:利用小波 transform将含噪信号分解到多尺度上，并在小波 transform中使用二进制类型，然后在每个尺度上去除属于噪声的小波系数，并保留 。关键是用什么准则去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分 。

3、 小波 分析在matlab中实现的具体步骤%带噪三角波和正弦波的组合% 7-利用db5 小波%对信号进行层分解产生正弦信号clccloseallclearallN1000t1:N；SIG 1 sin(0.3 * t)；%生成三角波形SIG 2(1:500)((1:500)1)/500；SIG 2(501:N)(1000(501:1000))/500；图(1)；支线剧情(211)；plot(t，

线宽，2)；Xlabel(样本号n )；Ylabel(振幅a )；子情节(212)；plot(t，sig2 ， 线宽，2)；Xlabel(样本号n )；Ylabel(振幅a )；%叠加信号xsig1 sig2 randn(1 ， N)；图(2)；绘图(t，线宽，
4、如何学习 小波 分析?【小波分析的方法,matlab小波分析】我从硕士开始就接触小波 分析 。我和小波打交道到现在已经十年了，我想说一下我的亲身经历，了解小波透彻 。

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