Используйте приложение Wavelet Signal Denoiser, чтобы денонсировать реальный сигнал 1-D. Можно создать и сравнить несколько версий деноизированного сигнала с приложением и экспортировать нужный деноизированный сигнал в рабочую область MATLAB ®. Чтобы воспроизвести деноизированный сигнал 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, чтобы осудить сигналы и изображения. Поскольку вейвлеты локализуют функции в ваших данных в разных шкалах, можно сохранить важные функции сигнала или изображения при удалении шума. Основная идея вейвлет- шумоподавление, или вейвлет-порога, заключается в том, что вейвлет-преобразование приводит к разреженному представлению для многих реальных сигналов и изображений. Это означает, что преобразование вейвлета концентрирует функции сигнала и изображения в нескольких коэффициентах вейвлета больших величин. Коэффициенты вейвлета, которые малы по значению, обычно являются шумом, и можно «сжать» эти коэффициенты или удалить их, не влияя на качество сигнала или изображения. После того, как вы порогами коэффициенты, вы восстанавливаете данные с помощью обратного преобразования вейвлета.

Пример показывает, как обесценить сигнал, используя интервально-зависимые пороги.

Начиная с заданного изображения, цель истинного сжатия состоит в том, чтобы минимизировать количество бит, необходимых для представления его, с сохранением информации приемлемого качества. Вейвлеты способствуют эффективным решениям этой проблемы. Полная цепь сжатия включает итерационные фазы квантования, кодирования и декодирования в дополнение к самой вейвлет.