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vb.net小波去噪 小波去噪python代码

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小波去噪matlab程序【vb.net小波去噪 小波去噪python代码】哈哈！傻眼了吧，理论和实际不可兼得?。《杂谀阏飧鑫侍庥腥缦陆ㄒ椋?
小波去噪的试验，十个有九个都喜欢用正、余弦函数，但由于小波函数的几何特征 ， 其实不易得到满意效果，你只能选择线性强的小波基，即对称性强并且光滑的小波，嘿嘿，貌似能做DWT的所有小波基中只有sym8的对称性最强（参看;msgtype=2），这样你将会得到其降噪效果好于其它小波基的谬论，实际应用中如果原始信号本身特征就不规律对称则有可能其它小波基的处理效果会好于sym8，这需要试错的方法试验，是你这个原始信号对称的前提假设造成的 ， 但不可认为sym8适合你这个特殊例子就得出结论，你这试验只适合你的假设，其实并不适合所有情形 ， 个人认为其实不具说服力和可比性 。如同我家钥匙开不了你家门 ， 是不能得出我家钥匙不如你家钥匙的结论滴 。
当你的噪声特征与信号的特征的频率相近时 ， 小波也无能为力，它不是神，也一样分不出啥是噪声 ， 所以其一是可增加分解层数，你这个信号只有100个数，5层已经很高了，再增大也没啥用了，可能会过多显示小波基的特征，造成扭曲失真（如果用SWT会好很多，但需要自己编制函数）；其二是参数SCAL可以改为伸缩的sln，而不是固定的one，这样分解层数和SCAL都将起作用，你可以试着改改玩，效果还行 。
分解5层
分解8层
你可以试试只分解一层的状况，频率最低的几处噪声会保留下来哦！
小波去噪,噪声的均值是不是一定要为零?噪声的均值为啥要为零呢？DWT或SWT重构高频细节（噪声）使用小波变换的原理 ， 用小波系数重构结果还原（替代）噪声，这个过程用小波基进行运算，而小波基的数学定义是均值为零（直流分量为零）所以你得到的分离出的噪声（小波重构细节）可能是均值为零的 ， 但这并不意味你的原始噪声的均值为零 。
vb.net 实现高斯滤波\中值滤波\均值滤波的一种 需求vb.net程序，实现对图像的滤波处理 ， 以上任意一种均可'中值滤波vb.net小波去噪：
Dim x As Integer, y As Integer, size As Integer = 3, point(8) As Integer
For x = CInt((size - 1) / 2) To CInt(jpgImage.Width - 1 - (size - 1) / 2)
For y = CInt((size - 1) / 2) To CInt(jpgImage.Height - 1 - (size - 1) / 2)
point(0) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y - 1).R
point(1) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y).R
point(2) = jpgImage.GetPixel(x - 1, y + 1).R
point(3) = jpgImage.GetPixel(x, y - 1).R
point(4) = jpgImage.GetPixel(x, y).R
point(5) = jpgImage.GetPixel(x, y + 1).R
point(6) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y - 1).R
point(7) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y).R
point(8) = jpgImage.GetPixel(x + 1, y + 1).R
Array.Sort(point)
jpgImage.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(point(4), point(4), point(4)))
Next
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请问小波去噪和滤波到底有啥区别信号源送出携带着我们希望传送的有用信息，然而在信号变化及传输过程中 ， 由于噪声及干扰的叠加，使信号的辨认产生困难 ， 要复原携带的有用信号 ， 必须去除信号中叠加的噪声和干扰成分，如果噪声的频率高于或低于有效信号，通常采用滤波方法去除噪声 ， 也可以通过使信号平滑的方法抑制干扰带来的毛刺 。滤波方法是一种频域处理方法，在分析信号的频率特性时，信号变化率小的部分对应低频分量，变化率大的部分则对应高频分量 。用滤波的方法滤除其高频部分就能去掉噪声，使信号得到平滑 。
经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪 。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪 。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来 。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，因为无论是高斯白噪声还是脉冲干扰，他们的频谱几乎都是分布在整个频域内 。如果要噪声平滑效果好，必然会引起信号的模糊，轮廓不清 ， 要使信号的轮廓清晰，就必然噪声的平滑效果不好 。在使用时必须权衡得失 ， 在二者之间做出合理的选择 。用低通滤波器进行平滑处理可以去除噪声、伪轮廓等寄生效应，但是由于低通滤波器对噪声等寄生成分去除的同时 ， 也去除了有用的高频成分，即进行噪声平滑的同时，也必定平滑了非平稳信号的突变点 。因此这样去噪处理是以牺牲清晰度为代价而换取的 。

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