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在Matlab中用小波分析实现心电信号去噪
被引量：
1
1
作者
李曼
《科技信息》
2013年第4期163-164,共2页
本文描述了通过bior3.5小波变换按照Mallat的快速算法对含有干扰的心电信号进行9尺度分解;通过使用硬阈值和软阈值方法获取默认阈值和使用Stein无偏似然估计阈值进行阈值量化,去除噪声成分;最后根据小波分解的最底层低频系数和各层高频...
本文描述了通过bior3.5小波变换按照Mallat的快速算法对含有干扰的心电信号进行9尺度分解;通过使用硬阈值和软阈值方法获取默认阈值和使用Stein无偏似然估计阈值进行阈值量化,去除噪声成分;最后根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构,从而得到去除噪声的心电信号。
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关键词
心电信号
噪
声干扰
MALLAT算法
近似系数
细节系数
小波分解重构去噪
在线阅读
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职称材料
小波分析实现图像去噪
被引量：
1
2
作者
李曼
《电脑知识与技术（过刊）》
2015年第2X期196-197,共2页
该文描述了根据Mallat二维快速算法,使用小波函数对含有噪声的图像进行分解去噪;描述使用软阈值方法进行阈值去噪;根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行二维小波重构,从而得到去除噪声图像。
关键词
二维
小波
变换
二维Mallat快速算法
近似系数
细节系数
小波分解重构去噪
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职称材料
题名
在Matlab中用小波分析实现心电信号去噪
被引量：
1
1
作者
李曼
机构
江汉大学数学与计算机科学学院计算中心
出处
《科技信息》
2013年第4期163-164,共2页
文摘
本文描述了通过bior3.5小波变换按照Mallat的快速算法对含有干扰的心电信号进行9尺度分解;通过使用硬阈值和软阈值方法获取默认阈值和使用Stein无偏似然估计阈值进行阈值量化,去除噪声成分;最后根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构,从而得到去除噪声的心电信号。
关键词
心电信号
噪
声干扰
MALLAT算法
近似系数
细节系数
小波分解重构去噪
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
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职称材料
题名
小波分析实现图像去噪
被引量：
1
2
作者
李曼
机构
江汉大学数学与计算机科学学院计算中心
出处
《电脑知识与技术（过刊）》
2015年第2X期196-197,共2页
文摘
该文描述了根据Mallat二维快速算法,使用小波函数对含有噪声的图像进行分解去噪;描述使用软阈值方法进行阈值去噪;根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行二维小波重构,从而得到去除噪声图像。
关键词
二维
小波
变换
二维Mallat快速算法
近似系数
细节系数
小波分解重构去噪
Keywords
two-dimension wavelet transform
two-dimension Mallat fast Algorithm
approximate coefficients
detail coefficients
wavelet decomposition and reconstruction de-noising
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在Matlab中用小波分析实现心电信号去噪
李曼
《科技信息》
2013
1
在线阅读
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职称材料
2
小波分析实现图像去噪
李曼
《电脑知识与技术（过刊）》
2015
1
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职称材料
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