Machine learningDenoising

Enfocament suau de valors llindar en el desaigüat de senyals amb wavelet (Wavelet Signal Denoising (Soft Thresholding))

El desaigüat de senyals amb wavelet, introduït per David Donoho el 1995, és una tècnica no paramètrica que elimina el soroll de senyals unidimensionals o multidimensionals descomponent-los en coeficients wavelet, suprimint els coeficients petits que probablement representen soroll mitjançant un operador d'enfocament suau per valors llindar, i reconstruint una estimació suau. S'utilitza àmpliament en processament de senyals biomèdics, geofísica, enginyeria d'àudio i anàlisi d'imatges, on s'assumeix que el senyal subjacent és dispers o llis per trossos.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Donoho, D. L. (1995). De-noising by soft-thresholding. IEEE Transactions on Information Theory, 41(3), 613–627. DOI: 10.1109/18.382009

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 2). Wavelet Signal Denoising (Soft Thresholding). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/signal-processing/signal-denoising

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateSignal Denoising (Wavelet Signal Denoising (Soft Thresholding)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/signal-processing/signal-denoising · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026