ScholarGate
Asistent
Machine learningDenoising

Odšumování signálu pomocí vlnkové transformace (měkké prahování)

Odšumování signálu pomocí vlnkové transformace, zavedené Davidem Donohem v roce 1995, je neparametrická technika, která odstraňuje šum z jednorozměrných nebo vícerozměrných signálů tím, že je rozkládá na vlnkové koeficienty, potlačuje malé koeficienty, které pravděpodobně reprezentují šum, pomocí operátoru měkkého prahování a rekonstruuje hladký odhad. Je široce používána ve zpracování biomedicínských signálů, geofyzice, zvukovém inženýrství a analýze obrazu, kde se předpokládá, že podkladový signál je řídký nebo po částech hladký.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyStáhnout prezentaci

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Odšumování signálu pomocí vlnkové transformace (měkké prahování)
Empirický rozklad na mód…Fourierova transformace…Variational Mode Decompo…

Zdroje

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

Jak citovat tuto stránku

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

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe
ScholarGateSignal Denoising (Wavelet Signal Denoising (Soft Thresholding)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/signal-processing/signal-denoising · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026