信号去噪的基本步骤： （1）信号的小波分解； （2）小波分解高频系数的阈值量化； （3）信号的小波重构。使用分解的低频系数以及阈值量化后的高频系数进行小波重构。 -The basic steps of signal denoising:( 1) of the wavelet decomposition of signals ( 2) the high frequency coefficients of wavelet decomposition threshold quan

（1.）二维信号的小波分解。选择一个小波和小波分解的层次N，然后计算信号s到第N层的分解。 （2）对高斯系数进行阈值量化。对于从1到N的每一层，选择一个阈值，并对这一层的高斯系数进行软阈值量化处理。 （3）二维信号的重构。根据小波分解的第N层的低频系数和经过修改的从第1层到第N层的各层高频系数计算二维信号的小波重构。 -(1) 2 d signal wavelet decomposition. Choose a wavelet and wavelet decomposition le

1、 降噪步骤： （1） 一维信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解运算。 （2） 小波分解高频系数的阈值量化。对各个分解尺度下得高频系数选择阈值进行软阈值量化处理。 （3） 一维小波重构。根据小波分解的最底层低频系数和各高频系数进行一维小波重构。 matlab里面有关于去噪的函数，你可以找一下~~ 这说的只是基本原理，希望有所帮助-1, noise reduction steps: (1) one-dimensional signal wavelet d

The wavelet transform divides image into different but interrelated multi-resolution and multi-level sub-bands, so quantization coding strategy of image wavelet coefficient has great flexibility. To address to energy aggregation and correlated fe