Используйте приложение Wavelet Signal Denoiser для denoise 1D сигнал с действительным знаком. Можно создать и сравнить несколько версий сигнала denoised с приложением и экспортировать желаемый сигнал denoised в рабочую область MATLAB®. Чтобы воспроизвести сигнал denoised в вашей рабочей области или применить те же параметры шумоподавления к другим данным, можно сгенерировать и отредактировать скрипт MATLAB. Этот пример иллюстрирует один возможный рабочий процесс.

Используйте вейвлеты для сигналов denoise и изображений. Поскольку вейвлеты локализуют функции в ваших данных к различным шкалам, можно сохранить важный сигнал или отобразить функции при удалении шума. Основная идея позади шумоподавления вейвлета или пороговой обработки вейвлета, состоит в том, что вейвлет преобразовывает, приводит к разреженному представлению для многих реальных сигналов и изображений. То, что это означает, - то, что вейвлет преобразовывает сигнал концентратов и отображает функции в нескольких коэффициентах вейвлета большого значения. Коэффициенты вейвлета, которые являются маленькими в значении, обычно являются шумом, и можно "уменьшить" те коэффициенты или удалить их, не влияя на качество сигнала или качество изображения. После вас порог коэффициенты вы восстанавливаете данные с помощью обратного вейвлета, преобразовывают.

Пример показывает как denoise сигнал с помощью зависимых интервалом порогов.

Начиная с данного изображения, цель истинного сжатия состоит в том, чтобы минимизировать количество битов, должен был представлять его, храня информацию приемлемого качества. Вейвлеты способствуют эффективным решениям для этой проблемы. Полная цепочка сжатия включает итеративные фазы квантования, кодирования и декодирования, в дополнение к вейвлету, обрабатывающему себя.