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文档简介

1、小波包变换与小波变换二者降噪方法对比分析旺旺：面对面数学QQ：122 056 2233手机： 本视频主要内容小波变换降噪方法与步骤小波包分析及小波包分解树信息熵及最优小波树小波包变换降噪方法与步骤小波包变换与小波变换降噪效果对比8_小波变换降噪方法全面分析10_小波函数的主要参数及其作用分析前接视频后续视频12_二维小波变换及其降噪问题(1) 分解过程：选定一种小波，对信号进行N层 小波分解；(2) 作用阀值过程：选择一个阀值，并对细节系 数作用；(3) 重建过程：将处理后的系数经过小波重建原 始信号。(4) 降噪效果分析与改进思路。1、小波变换降噪方法与步骤滤波器组法 函数空间法小波分解树

2、双通道滤波过程 2、小波包分析及小波包分解树 小波包分析能够为信号提供一种更精细的分析方法，它将频带进行多层次划分，对多分辨率分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高了时-频分辨率，因此小波包具有更广泛的应用价值。这里以一个三层的分解进行说明，其小波包分解树。 小波包分解树 A表示低频，D表示高频，末尾的序号数表示小波分解的层树(也即尺度数)。分解具有关系：S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3。 3、信息熵及最优小波树 3、信息熵及最优小波树 4、最优小波树(1) 选择适当的小波滤波器，对给定的采样信号进行小波包变换，获得树形结构的小波包系数；(2) 选择信息代价函数，利用最佳小波包基选取算法，选取最佳基；(3) 对最佳正交小波包基对应的小波包系数进行处理；(4) 对处理后的小波包系数采用小波包重构算法得到重构信号。5、小波包变换降噪方法与步骤6、小波包变换与小波变换降噪效果对比1、小波变换仅对低频信息在进行再进行变换， 高频信息保留；而小波包分析，需要对高频信 息和低频信息都要进行再分析。2、小波分解主要是针对细节成分全置0或者给定 软（硬）阈值去噪，容易丢失信号中的有用信 息；小波变换在低信噪比情况下的去噪效果较 好，小波包分解去噪后

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