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基于粒子群优化算法的小波阈值去噪方法研究
基于粒子群优化算法的小波阈值去噪方法研究
matlab
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matlab下的基于粒子群优化算法的小波阈值去噪方法研究
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论文研究-基于粒子群优化算法的小波阈值去噪方法研究.pdf
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提出一种对含噪语音进行基频检测的新方法。先对含噪语音进行小波去噪，然后再经过预处理后，采用归一化的AMDF算法对语音进行基频提取，后期对基频信号采用搜索试探方法进行平滑处理，通过实验表明，该方法比传统方法有更好的鲁棒性，尤其在低信噪比的情况下。
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基于小波阈值去噪
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基于小波去噪，里面含有硬阈值去噪，软阈值去噪，半软阈值去噪等，已编译成功 MATLAB程序
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粒子群优化小波变换车位预测
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利用粒子群优化算法优化小波变换，用于有效停车泊位预测，提高预测精度
小波软阈值去噪matlab处理代码
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小波软阈值去噪matlab处理代码，有结果及相应图片
小波阈值去噪的程序，希望对小波初学者较大帮助。
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小波阈值去噪的程序，包括默认阈值去噪、全局阈值去噪、自适应阈值去噪。
基于一种改进阈值函数的小波去噪方法研究
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针对传统的阈值函数方法和阈值选取方法存在的一些不足，在现有的研究成果基础上，本文采用了一种改进的阈值函数方法，既克服了硬阈值函数的缺点，又减小了软阈值函数的偏差。通过MATLAB仿真，得出用本文方法去噪后的信噪比均在37.326以上，高于硬阈值函数的37.164和软阈值函数的37.265；均方差均在5.680以下，低于硬阈值函数的5.787和软阈值函数的5.720，说明本文改进的阈值函数
一种基于改进阈值函数的小波阈值降噪算法
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针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足，结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点，保证了阈值函数的连续性，同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结合改进的阈值确定方法，提出一种新的降噪算法。通过MATLAB仿真，对几种小波降噪算法进行了试验分析，利用信噪比和均方根误差两个指标进行评价。结果表明，相比于传统的降噪算法，新降噪算法取得了更好的降噪效
一种基于新型阈值函数小波去噪方法
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基于改进的小波阈值图像去噪算法.docx
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基于新阈值函数的小波去噪算法
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分析了小波去噪的特点，针对软、硬阈值的缺陷，构造出一种新的阈值函数及阈值估计方法。新阈值函数连续可导并且新阈值估计方法具有优良的自适应性。仿真实验表明，该方法可以有效去除白噪声干扰，信噪比更高，均方根误差更小，且重构信号的近似性好。
小波阈值去噪
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对小波的阈值选取改进，并且对小波阈值函数也进行了改进，
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基于粒子群优化算法电容式焊缝跟踪传感器去噪方法研究
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基于粒子群优化算法电容式焊缝跟踪传感器去噪方法研究，汤希，洪波，针对小波阈值去噪法在电容式焊缝跟踪传感器薄板搭接信号处理过程中使用软阈值法会使去噪后的信号丢掉焊缝信号的某些特征、硬阈值
基于Nonnegative Garrote的ARX和ARMA模型定阶方法
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基于新阈值函数的小波阈值降噪方法
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小波阈值降噪方法中，传统硬阈值函数连续性差，传统软阈值函数过于光滑，本文针对传统方法的缺点提出<br>一种基于压缩能量思想的阈值函数。通过Matlab 仿真表明，改进的阈值函数使用minimaxi 阈值效果较好，改进的<br>方案比传统的软、硬、半软阈值降噪能得到较高的信噪比，使信号得到较好的滤波效果。
基于DSP的小波阈值去噪算法的实现
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小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，在DSP上实现小波阈值去噪算法，为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理，实验发现，该法可以很好的去除噪声，满足信号去噪的光滑性和相似性准则。
基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法
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<p>将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法. 首先根<br> 据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函<br> 数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选<br> 择最优降噪阈值, 有效去除噪声.</p>
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基于新的阈值函数的小波阈值去噪方法 (2006年)
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