Riduzione del rumore e compressione
La riduzione del rumore wavelet e wavelet packet consente di conservare le feature dei dati che vengono spesso rimosse o attenuate da altre tecniche di riduzione del rumore. È possibile comprimere i dati impostando su zero i coefficienti wavelet e wavelet packet percettivamente non importanti e ricostruendo i dati. Il rumore in un segnale non è sempre uniforme nel tempo, quindi è possibile applicare soglie dipendenti dall'intervallo per ridurre il rumore nei dati con varianza non costante.
Utilizzare le funzioni Wavelet Toolbox™ per ridurre il rumore e ottenere segnali e immagini compressi. È possibile scegliere tra numerose strategie di soglia e scoprire la riduzione del rumore nei segnali e nelle immagini utilizzando Wavelet Signal Denoiser.
Categorie
- Riduzione del rumore
Riduzione wavelet, regressione non parametrica, soglia a blocchi, soglia multisegnale
- Compressione
Albero di orientamento spaziale wavelet, 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.
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.
