Rimozione del rumore e compressione
La rimozione del rumore con le wavelet e con i pacchetti di wavelet consente di conservare nei dati alcune feature che spesso vengono eliminate o attenuate da altre tecniche di rimozione del rumore. È possibile comprimere i dati impostando a zero i coefficienti delle wavelet e dei pacchetti di wavelet che non sono rilevanti dal punto di vista percettivo e ricostruendo i dati. Il rumore in un segnale non è sempre uniforme nel tempo, pertanto è possibile applicare soglie dipendenti dall'intervallo per eliminare il rumore dai dati con varianza non costante.
Utilizzare le funzioni Wavelet Toolbox™ per eliminare il rumore e ottenere segnali e immagini compressi. È possibile scegliere tra diverse strategie di soglia e scoprire le tecniche di riduzione del rumore nei segnali e nelle immagini utilizzando Wavelet Signal Denoiser.
Categorie
- Rimozione del rumore
Riduzione delle wavelet, regressione non parametrica, soglia a blocchi, soglia multisegnale
- Compressione
Albero di orientamento spaziale delle onde, SPIHT, EZW, WDR, AWDR, matching pursuit
Esempi in primo piano
Seismic Signal Deconvolution and Impulse Denoising Using Pursuit Methods
Use pursuit methods to remove impulsive noise from signals.
Wavelet Packet Harmonic Interference Removal
Use wavelet packets to remove harmonic interference from an electrocardiogram (ECG) signal.
Denoise a Signal with the Wavelet Signal Denoiser
Learn how to denoise a signal and reproduce the results in your workspace.
Wavelet Denoising
Use wavelets to denoise signals and images. Because wavelets localize features in your data to different scales, you can preserve important signal or image features while removing noise. The basic idea behind wavelet denoising, or wavelet thresholding, is that the wavelet transform leads to a sparse representation for many real-world signals and images. What this means is that the wavelet transform concentrates signal and image features in a few large-magnitude wavelet coefficients. Wavelet coefficients which are small in value are typically noise and you can "shrink" those coefficients or remove them without affecting the signal or image quality. After you threshold the coefficients, you reconstruct the data using the inverse wavelet transform.
Wavelet Interval-Dependent Denoising
The example shows how to denoise a signal using interval-dependent thresholds.
Two-Dimensional True Compression
Starting from a given image, the goal of true compression is to minimize the number of bits needed to represent it, while storing information of acceptable quality. Wavelets contribute to effective solutions for this problem. The complete chain of compression includes iterative phases of quantization, coding, and decoding, in addition to the wavelet processing itself.
