小波包降噪程序（小波包阈值去噪）

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本文目录一览：

• 1、奇异值分解
• 2、高分请教!小波去噪的matlab程序,在线等~~~
• 3、请求高人解答matlab小波包降噪问题,急急急,,,
• 4、图像分类显示降噪效果
• 5、请问在小波变换图像去噪中Xnoise=X+18*(rand(size(X)))中的18是代表什...
• 6、基于小波包分解的高光谱影像去噪方法

奇异值分解

1、在矩阵小波包降噪程序的奇异值分解中小波包降噪程序，只取最大的k个奇异值(k r，r为矩阵的秩）对应的部分，就得到矩阵的截断奇异值分解。

2、奇异值分解 (sigular value decomposition，SVD) 是一种正交矩阵分解法小波包降噪程序；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解（QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵。）法要花上近十倍的计算时间。

3、奇异值分解非常有用，对于矩阵A(p*q)，存在U(p*p)，V(q*q)，B(p*q)（由对角阵与增广行或列组成），满足A = U*B*V U和V中分别是A的奇异向量，而B中是A的奇异值。

4、奇异值分解咋读介绍如下小波包降噪程序：qí yì zhí fēn jiě。奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。

5、奇异值分解非常有用，对于矩阵A(m*n)，存在U(m*m)，V(n*n)，S(m*n)，满足A = U*S*V’。U和V中分别是A的奇异向量，而S是A的奇异值。

6、称为矩阵 的奇异值分解（singular value decomposition，SVD）。奇异值分解基本定理 ：若 为一个 实矩阵， ，则 的奇异值分解存在。证明：证明是构造性的，对给定矩阵，不妨设 。（1）确定 和 。

高分请教!小波去噪的matlab程序,在线等~~~

MATLAB中实现信号小波包降噪程序的阈值去噪的函数有wden、wdencmp、wthresh、wthcoef、wpthcoef以及wpdencmp。下面对它们的用法作简单的介绍。

去噪有很多种方法，现在小波去噪最为常用，在matlab中有自带的函数进行小波去噪，简单易行。最常用且简单的是阈值去噪，用函数ddencmp()生成信号的默认阈值，然后利用函数wdencmp()进行去噪。

小波包降噪程序：基于小波变换摸极大值原理 2：基于小波变换系数的相关性 3：基于小波阈值的去噪。基于小波阈值的去噪方法3个步骤：1： 计算含噪声图像的小波变换。

一般情况下，如果想要写到txt文本的话，你使用fprint就行小波包降噪程序；如果写到二进制文件的话，使用fwrite。当然还有个最简单的办法就是在matlab运行后，在workspace中会有相应的矩阵，你双击，之间将要的数据另存为或者是复制就行。

请求高人解答matlab小波包降噪问题,急急急,,,

1、： 计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J小波包降噪程序，运用Matlab 分解算法将含有噪声图像进行J层小波分解，得到相应的小波分解系数。

2、实际上小波分析根本就不是这么用的，matlab中小波分析就很少和频率挂钩，建议你别再和频率较劲了，那是纯频域的概念，小波包降噪程序我觉得甚至不适合来描述小波的概念。

3、照道理应该是DWT的层，不过如果要定位准确建议使用SWT，多分辨分析或者小波包分解用的都是抽样计算的DWT，信号特征随层次变化可能会有偏移，即DWT的平移敏感性，对定位的准确性很有影响。

4、对信号y进行小波包分解，层数为5，得到的T为小波树，plot一下就可看到 a10=wprcoef(T，[1，0])；a10是对节点[1，0]进行重构后得到的信号。貌似没有对那一层重构这一说法吧，只能是对某层的某个节点进行重构。

图像分类显示降噪效果

1、对高光谱遥感影像进行分类，通过分类的精确度和对微量信息的识别能力来检验小波包分解降噪后的效果。本章基于二进制编码算法监督分类的同时对原始图像和第四层分解并降噪后图像进行分类，以此检验降噪的效果。

2、第五步，获得自己满意的效果之后，按确定回到ps界面，这张照片就降噪完成了。

3、减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪，有时候又称为图像去噪。使照片变得平滑，减少对照片细节，画质的损伤。

4、降噪处理是指在拍摄时，通过软件算法去除照片中的噪点，提高照片的清晰度和质量。在拍照时，由于光线不足或者拍摄环境复杂，会导致照片中出现一些杂乱的噪点，这些噪点会影响照片的清晰度和质量。

请问在小波变换图像去噪中Xnoise=X+18*(rand(size(X)))中的18是代表什...

产生一个随机分布小波包降噪程序的指定均值和方差的矩阵小波包降噪程序：将randn产生的结果乘以标准差，然后加上期望均值即可。

sign(x)：符号函数 (Signum function)。 当x0时，sign(x)=-1； 当x=0时，sign(x)=0； 当x0时，sign(x)=1。

小波包降噪程序你是学通信的吧。看小波包降噪程序你的描述，这题应该是时域信号有两个频率的正弦波叠加，再加上了噪声。然后通过FFT发现在两个频率上的能量较大，其他频率上能量较小，那两个频率就是f1和f2。

A=rand(2，5)；b=sizeA；c=lengthA；则b和c的值分别为 25 。

道理很简单，0-1之间的元素有5%的可能性小于0.0Data.*(rand(size(Data))0.05) 将Data的每个元素乘以上面得到的那个只有0或1元素的矩阵的相应元素，也就达到将Data中5%元素清零的目的。

size()是Matlab里可以返回矩阵行数和列数的函数，详细使用方法建议自己百度一下或者参考matlab帮助文档。

基于小波包分解的高光谱影像去噪方法

对原始影像F（t）进行小波变换分解小波包降噪程序，得到小波包降噪程序：高光谱遥感影像信息提取技术 式中：Di（F）代表混合光谱系数；Di（f）代表纯净光谱系数；Di（z）代表噪声系数。常用的小波包系数降噪方法有硬阈值和软阈值两类（吕瑞兰等，2004）。

而小波包分解最主要的关键点是小波基的选择和最佳分解层数的确定。

研究思路如图4所示，首先对原始高光谱影像进行小波包1～N层的小波包分解，把影像从时域变成频率域，获取各分解层的高频系数矩阵，然后对此矩阵进行奇异值特征矩阵求取，得到各层高频系数矩阵的特征矩阵。

由小波包理论可知，小波包分解层数并非越多越能详细的分离出图像的噪声，随着分解层数的增多，运算量增大，原有信息丢失严重，因此，选择最佳的分解层数对于高光谱数据的去噪与分类有着重要的作用。

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