ScholarGate
Asistente
Machine learningDenoising

Denisado de señales mediante wavelets (umbralización suave)

El denisado de señales mediante wavelets, introducido por David Donoho en 1995, es una técnica no paramétrica que elimina el ruido de señales unidimensionales o multidimensionales descomponiéndolas en coeficientes wavelet, suprimiendo los coeficientes pequeños que probablemente representan ruido mediante un operador de umbralización suave y reconstruyendo una estimación suave. Se utiliza ampliamente en el procesamiento de señales biomédicas, geofísica, ingeniería de audio y análisis de imágenes, donde se asume que la señal subyacente es dispersa o suave por tramos.

Abrir en MethodMindPróximamenteVídeoPróximamenteDescargar diapositivas

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Mapa de métodos

El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.

Denisado de señales mediante wavelets (umbralización suave)
Descomposición Empírica…Transformada de Fourier…Descomposición Variacion…

Fuentes

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

Cómo citar esta página

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

¿Qué método?

Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.

Comparar lado a lado
ScholarGateSignal Denoising (Wavelet Signal Denoising (Soft Thresholding)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/signal-processing/signal-denoising · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026