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搜索资源列表

  1. 几种基于小波阈值去噪的改进方法.pdf

  2. 传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪，而在其去噪过程中，硬阈值函数在一些不连续点处 有时会产生伪吉布斯现象；软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些 现象，本文提出了几种新阈值函数的改进方案。实验结果表明，新阈值函数消噪后的视觉特性较好，并且信噪比 提高，均方根误差有所降低。从而说明这些方法的有效性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-13
    • 文件大小：264192
    • 提供者：aixiaoshan

  1. 小波变换在图像去噪中的应用研究 论文

  2. 可以实现对图像的消噪，可调节去除高频细节部分，下载合适的浏览器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wang4307

  1. 小波变换去噪方法在多谱勒胎儿心率

  2. 为了从超声多谱勒胎音信号中提取胎音信号$获得平滑的胎心率曲线$并计算胎心率$必须去除信号提 取过程中的各种干扰和噪声.对平均频移算法获得的多谱勒信号的平均频率曲线采用小波变换中的五层强制去噪 方法$使后续的相关计算能得到平滑的胎音信号$从而方便计算胎儿的心率.通过对实际超声多谱勒胎音信号的处 理$获得了较好的结果$提取出了稳定/平滑的胎心率曲线$较准确地计算出了胎心率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-02
    • 文件大小：258048
    • 提供者：sunxiaohui2050

  1. 基于提升小波的图像消噪

  2. 介绍了提升算法的过程, 基于提升小波的图像消噪算法。实验结果表明, 该算法消噪后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-11
    • 文件大小：723968
    • 提供者：keyraylv

  1. 用vb求解矩阵的逆，多种方法

  2. 矩阵的求逆算法，涉及行变换、列变化、紧凑变换、列主元消去以及不带平方根的平方根法~

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2010-05-15
    • 文件大小：47104
    • 提供者：syq1981012

  1. 高斯列主元消去法c++程序与实验报告

  2. 首先将线性方程组做成增光矩阵，对增广矩阵进行行变换。 对第元素ii a ，在第i 列中，第i 行及以下的元素选取绝对值最大的元素，将该元 素最大的行与第i 行交换，然后采用高斯消元法将新得到的ii a 消去第i 行以下的元素。一次进行直到nn a 。从而得到上三角矩阵。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-11-27
    • 文件大小：259072
    • 提供者：imJuly

  1. 小波分析信号去噪的程序

  2. 小波变换是过去几年年来迅速发展起来的学科,与Fourier 变换相比,是一个时间和频率的局部变换。它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具。本论文讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-12-24
    • 文件大小：2048
    • 提供者：yushaoran2010

  1. 高斯消去法Gauss

  2. 本程序的主要功能是用逐次消去未知数的方法把原来方程组Ax=b化为与其等价的三角方程组，即将原方程组的系数矩阵经过行的初等变换化为简单形式，从而求解原方程组的问题转化为求简单方程组的问题。

  3. 所属分类：C/C++

  1. 平移变换平移法消噪，消除gibbs效应，matlab编写。

  2. 信号去噪方法，用matlab编写，用于消除gibbs效应。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-27
    • 文件大小：846
    • 提供者：fanwenlihu

  1. 数值分析实验(误差分析,Lagrange插值,高斯消去法解方程组

  2. 实验一 误差分析 一、实验目的及要求 1．了解误差分析对数值计算的重要性。 2．掌握避免或减小误差的基本方法。 二、实验设备 安装有C、C++或MATLAB的计算机。 三、实验原理 误差是指观测值与真值之差，偏差是指观测值与平均值之差。根据不同的算法，得到的结果的精度是不一样的。 四、实验内容及步骤 求方程ax2+bx+c=0的根，其中a=1，b= -(5×108+1)，c=5×108 采用如下两种计算方案，在计算机上编程计算，将计算结果记录下来，并分析产生误差的原因。 ///////////

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-01-15
    • 文件大小：40960
    • 提供者：winernathan

  1. 一种改善微弱信号信噪比的小波变换消噪法

  2. 通过分析小波变换处理信号噪声的方法及其在微弱信号检测方面的不够完善之处,提出适合于极低信噪比条 件下小波消噪法的信号检测原理和方法,即通过构造具有可调功能的阈值函数以及对小波分解系数处理方式的优化设计等 方法,在强背景噪声中提取出微弱的信号特征信息,从而实现微弱信号的检测。最后通过Matlab仿真验证该方法的实验效 果,理论和实验结果均表明此方法能较大幅度地改善信号比。这里阈值构造过程中充分考虑到了信噪比因素的影响,并对 小波分解系数的处理也进行了合理优化,从而使得去噪效果有较大的改善。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-14
    • 文件大小：780288
    • 提供者：shg736940118

  1. 基于小波变换的图像去噪方法研究

  2. 现有小波去噪方法大致可分为3类：(1)空域相关去噪，利用信号小波系数在各尺度间具有相关性去噪；(2)基于奇异性检测的去噪，利用信号和噪声具有不同的奇异性去噪；(3)小波域阈值去噪，根据幅值较大的系数由重要信号产生这一假设去噪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jiandandan1990

  1. 图像收缩去噪

  2. 图像收缩去噪边缘特征是图像最为有用的高频信息,因此在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征,基于这一思想,提出了多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明与单一的阈值收缩方法相比,该方法不但保留了图像的边缘特征,而且提高去噪图像的峰值信噪比,实验结果

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u011690413

  1. gauss 消去法matlab

  2. 是关于matlab中高斯消去法求解n阶矩阵，用到元素变换之类的

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：395
    • 提供者：u012234807

  1. cholesky、QR

  2. 统计计算上机实习六第6题第7题，用消去变换、cholesky分解和矩阵的正交三角分解三种方法求回归模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-06-26
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_16926985

  1. python写的列主元Gauss消去法

  2. Gauss消去法可以有效计算线性方程组。针对《数值分析》中的列主元Gauss消去算法，编写的python程序。在这个程序中，可以计算出线性方程组的一个x解，并能逐步打印出线性方程组的每一步变换。注意：运行此程序需要了解基本的线性代数知识。tar.gz是我在Ubuntu下的压缩包，请自行解压，如有问题或意见，欢迎反馈，谢谢！

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-09-23
    • 文件大小：1024
    • 提供者：u010429424

  1. 利用相关性基波消去法诊断电动机转子断条故障

  2. 异步电动机转子故障时,定子电流中的故障特征分量被基波信息淹没而难以识别。提出基于相关性基波消去法,用改进的相关算法提取定子电流基波信号的幅值与相位,将滤除基波分量的故障信号作频谱分析,可容易诊断出转子断条故障。该方法无需复杂的坐标变换,计算量小,实时性高。实验结果表明,即使在轻载情况下,该方法具备较强的故障辨识能力。系统只需采样单相电流信号和电压频率信号,工程成本低,易于实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：210944
    • 提供者：weixin_38679233

  1. 6.高斯消去法_.py

  2. 【问题描述】为求解一个线性方程组，首先构造增广矩阵[A|B]，采用偏序选主元策略的高斯消去法变换成上三角矩阵，再执行回代过程得到解。 【输入形式】在屏幕上依次输入方阵阶数n，系数矩阵A和常数矩阵B。 【输出形式】首先输出上三角矩阵（变换后的增广矩阵），然后每一行输出一个根

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_44686684

  1. 用Hough变换消除Wigner分布的交叉项

  2. 给出的使用Hough变换(HT)对任意信号的Wigner分布(WD)进行处理的方法 ,利用了逐次消去法的思想 ,分别提取出有用信号 ,利用HT可以提出任意形态的曲线 ,一旦知道了信号的各个成份后 ,就可以用HT进行处理 .把提取出的信号重构形成去除交叉项的WD ,再把已检出信号消去 ,同时去除了有用信号产生的旁瓣 ,从而使HT的抗噪声能力大大提高 .数字实例中采用了线性调频信号和正弦调频信号的叠加 ,较具代表性 ,实验结果验证了方法的正确

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：447488
    • 提供者：kamo54

  1. 计算方法：高斯消去法（线性方程组求解）

  2. 问题描述 为求解一个线性方程组，首先构造增广矩阵[A|B]，采用偏序选主元策略的高斯消去法变换成上三角矩阵，再执行回代过程得到解。 输入形式 在屏幕上依次输入方阵阶数n，系数矩阵A和常数矩阵B。 输出形式 首先输出上三角矩阵（变换后的增广矩阵），然后每一行输出一个根 样例1输入 4 1 2 1 4 2 0 4 3 4 2 2 1 -3 1 3 2 13 28 20 6 样例1输出 [[ 4. 2. 2. 1. 20. ] [ 0. 2.5 4.5 2.75

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38590685
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