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摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进-Abstract In this paper, consider using images to
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基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理.针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号.通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地消除多普勒噪声,从而提高水下组合导航系统的精度. -Doppler speed the sonar output signal p
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以离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法为基础，根据噪声的不同来源及其频带分布特点，对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。并提出一种基于准则原理的阈值选取方法。经国际标准数据库中验证，试验表明，该方法行之有效-With discrete stationary wavelet transform of ecg signal to noise removal method as the foundation, according to the different sources of noise
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采用小波变换会有效去除心电信号噪声，本文根据心电信号的特点,采用了小波闭值去噪和模极大值去噪,这两种方法都达到去噪效果-Using wavelet transform can effectively remove ecg signal to noise, this paper based on the characteristics of ecg signal, the wavelet threshold denoising and closed modulus maxima de-noisin
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采用了小波去噪的思想，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Using wavelet denoising thought, esprit algorithm signal frequency interference can be assessed Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
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采用了小波去噪的思想，与理论分析结果相比，对信号进行频谱分析及滤波。- Using wavelet denoising thought, Compared with the results of theoretical analysis, The signal spectral analysis and filtering.
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Using wavelet denoising thought, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, Implemented with SDRAM run nios, while saving camera data SRAM.
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