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基于小波变换模极大值的去噪方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。 相似文献
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为了解决动态人脸识别的准确率和速度的难题,在人脸识别中提出了5种不同的姿态人脸图像建立人脸库和小波提取人脸特征的方法.介绍了不同姿态人脸图像的匹配方法和算法,通过实验确定最佳小波变换的分解层数和小波基的选择.实验和分析结果表明,这种人脸识别方法具有较快的运算速度和较高的识别率. 相似文献
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