小波去噪前选取多大的方差阈值？1.4还是1.5还是？？ 一般情况下，这个阈值函数的选取与噪声的方差是紧密相关的。通常情况下，现在论文中的噪声都是选用高斯白噪声。被噪声污染的信号=干净的信号+噪声，由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的，因此噪声经过小波变换，在小波阈仍然表现为很强的随机性，通常仍认为是高斯白噪的。那么就得到这样一个结论：在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小。刚刚已经说了，噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。如果在小波域，噪声的小波系数对应的方差为sigma，那么根据高斯分布的特性，绝大部分(99.99%)噪声系数都位于[-3*sigma，3*sigma]区间内。因此，只要将区间[-3*sigma，3*sigma]内的系数置零(这就是常用的硬阈值函数的作用)，就能最大程度抑制噪声的，同时只是稍微损伤有效信号。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。常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3*sigma的小波系数全部切除，大于3*sigma全部保留，势必会在小波域产生突变，导致去噪后结果产生局部的抖动，类似于。
连续小波变换实现信号分解的基本原理是什么？小波变换与多分辨率以及滤波器组的关系是什么？
谁能清楚地介绍一下小波变换啊？请不要复制什么一对谁谁提出了什么又提出了什么的，我想要知道小波变换的原理以及怎样用。或者可以举例说明，最好举一下图像处理方面的例子。
小波变换图像处理 for j=1：256 if(X2(i，j)>；120) X2(i，j)=X2(i，j)*2；else X2(i，j)=X2(i，j)*0.5；end end end [c1，l1]=wavedec2(X1，3，'sym4')；[c2，l2]=wavedec2(X2，3，'sym4')；对图像进行融合% c。
小波图像去噪的原理是什么啊 图像降噪的主要目的是在能够有效地降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，。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。
什么是小波图像处理技术？ 波分析是目前国际上最新的时频分析工具，在信号处理方面有着广泛地应用，本文着重讨论基于小波变换的图像处理技术。基于小波变换的图像去噪是图像去噪的主要方法之一。。
毕业设计题目：基于小波变换的静态图像数字水印技术的研究 参考程序：http：//post.baidu.com/f？kz=192303346 以上是老师给我的东西，我根本无从入手，也完全不懂MATLAB，请问大家能给我帮助吗？nixuenixue 采纳率：59%12级 2013.08.29 小。
matlab小波变换，小波分析工具箱是MATLAB众多工具箱的一种，小波分析主要有以下优点：（1）低熵特性（2）多尺度特性（3）去相关性（4）选基灵活性，以上特性使得其在处理非。
基于小波变换的图像特征提取 小波变换进行图像目标识别的具体算法步骤为：(1)选取小波函数，确定小波变换的平移范围及变换尺度的数目及范围。(2)用小波基函数对目标论域中的参考图像进行小波变换。在此基础上进一步提取不同尺度下图像的特征信息。(3)采用与步骤2相同的方法对输入图像进行处理，得出相应小波变换的图像特征信息。(4)获取输入图像的旋转校正角，并对输入图像进行相应的旋转。(5)定义输入图像相对参考图像的隶属函数，并分别设置比较轮廓（和比较不同细节）时的阈值。(6)若有必要，进一步比较输入图像与候选目标在水平、垂直、对角不同方向的细节分量。(7)确定图像轮廓和图像细节在最终识别结果中的加权因子。(8)计算识辨结果，根据最大值原理确定最后识别结果。MATLAB 里有图像文件输入输出处理函数，有小波变换函数函数可以直接调用，大大节省了编程工作量。（查MATLAB手册，了解函数参数定义和用途）。你的工作重点是弄懂小波变换的原理和如何运用，选取小波，确定旋转校正角，消噪阈值，分解尺度和尺度层次等，及隶属函数的建立。考虑如何优化这些工作。比较处理结果，得出你的结论和见解。
