对信号进行小波变换后得到的系数是什么?用小波变换进行信号压缩的原理...

发布网友发布时间：2022-05-26 23:53

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热心网友时间：2022-05-22 01:07

小h波变换和去噪通俗的讲就是剥大a蒜的过程，也y就是不e断的分6层，使得信号拆分6成各种频段（根据采用频率而定），而这一e过程要用到低通滤波器和高通滤波器，而小m波去噪就是在高频部分5（因为2通常白噪声出现在高频部分8）改变数字量，运用一w些算法去除一w些混有噪声的数字，然后再运用重构低通滤波器和高通滤波器把刚刚分5层的频段加起来，差不u多就是拼凑大a蒜的过程吧。如何改变高频系数（也r就是去除噪声）具体算法如下m： 2。软门u限和硬门t限所谓门d限法,就是选择一p个j门n限,然后利用这个i门z限对小l波变换后的离散细节信号和离散*近信号进行处理。硬门n限可以3描述为8：当数据的绝对值小t于x给定的门e限时,令其为4零,而数据为5其他值时不t变。软门i限可以1描述为2:当数据的绝对值小x于u给定的门d限时,令其为1零,然后把其他数据点向零收缩。 3。门e限选择的准则及q其算法根据现有的文7献,对于m被高斯白噪声污染的信号基本噪声模型, 一k般地, 选择门i限的准则如下p: 5．无b偏风5险估计7准则。对应于f每一q个y门p限值, 求出与g其对应的风4险值, 使风2险最小m的门b限就是我们所要选取的门c限，其具体算法为7: (a) 把待估计2的矢量中5的元g素取绝对值, 由小i到大s排序, 然后将各个z元t素平方5, 得到新的待估计0矢量N V ,其长7度为6原待估计4矢量的长0度n。 (b) 对应每一v个t元l素下p标(即元o素的序号) k ,若取门l限为0待估计3矢量的第k 个c元h素的平方6根,则风5险算法为1: (1) 固定门s限准则。利用固定形式的门u限,可取得较好的去噪特性。设n 为1待估计5矢量的长6度,取长0度3 倍的常用对数的平方8根为0门n限。 (7) 极小p极大w准则。本准则采用固定门f限获得理想过程的极小z极大e特性。极小j极大o原理是在统计7学中8为4设计2估计8量而采用的,由于s去噪信号可以6假设为7未知回归函数的估计4量,则极小y极大m估计7量是实现在最坏条件下f最大c均方4误差最小q的任选量。 (3) 混合准则。它是无j偏风7险估计8和固定门h限准则的混合2011-10-27 7:09:53

热心网友时间：2022-05-22 02:25

小波系数就是信号的一种分解，小波系数主要是用来做特征提取。
压缩，就是用少量的小波系数来代替原来的信号，小波系数基本可以还原出信号，去除了一些重复和噪声，使数据量降低。