Используйте приложение Vavelet Signal Denoiser для обессоливания действительного 1-D сигнала. Можно создать и сравнить несколько версий денонсированного сигнала с приложением и экспортировать требуемый денонсированный сигнал в рабочее пространство MATLAB ®. Для воспроизведения запрещенного сигнала в рабочей области или применения тех же самых параметров к другим данным можно создать и отредактировать сценарий MATLAB. В этом примере показан один возможный рабочий процесс.

Используйте вейвлеты для обличения сигналов и изображений. Поскольку вейвлеты локализуют элементы данных в различных масштабах, можно сохранить важные элементы сигнала или изображения, удаляя при этом шум. Основная идея, лежащая в основе вейвлет-денойзинга, или вейвлет-пороговой обработки, заключается в том, что вейвлет-преобразование приводит к разреженному представлению для многих реальных сигналов и изображений. Это означает, что вейвлет-преобразование концентрирует сигнал и признаки изображения в нескольких вейвлет-коэффициентах большой величины. Вейвлет-коэффициенты, которые являются малыми по значению, обычно являются шумами, и вы можете «сжать» эти коэффициенты или удалить их, не влияя на качество сигнала или изображения. После порогового значения коэффициентов выполняется восстановление данных с помощью обратного вейвлет-преобразования.

В примере показано, как подавлять сигнал с использованием пороговых значений, зависящих от интервала.

Начиная с данного изображения, целью истинного сжатия является минимизация количества битов, необходимых для его представления, при сохранении информации приемлемого качества. Вейвлеты способствуют эффективному решению этой проблемы. Полная цепочка сжатия включает итеративные фазы квантования, кодирования и декодирования в дополнение к самой вейвлет-обработке.