关于基于小波消噪的股指期货日内交易实证的信息

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本文目录一览：

• 1、什么是小波图像处理技术?
• 2、小波去噪和突变点去除
• 3、小波去噪matlab程序
• 4、小波去噪,噪声的均值是不是一定要为零?
• 5、急，，急，，急跪求小波包去噪后求出的数据导入excel中小数点位数太长该怎么解决呢
• 6、关于连续小波变换的去噪及重构问题

什么是小波图像处理技术?

波分析是目前国际上最新的时频分析工具,在信号处理方面有着广泛地应用,本文着重讨论基于小波变换的图像处理技术。

基于小波变换的图像去噪是图像去噪的主要 *** 之一。通过对基于小波变换的图像去噪技术进行分析,总结了基于单小波图像去噪的基本 *** 和每种 *** 的优缺点以及改进方向在分析多小波和小波标架变换的基础上,提出了基于多小波变换的图像去噪算法和基于小波标架变换的图像去噪算法实验证明,新算法具有良好的去噪效果。

图像融合是将同一场景中多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地对场景进行观察和理解多小波能够为图像提供一种比单小波更加精确的分析 *** 在研究多小波变换特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合 *** 。实验证明,该 *** 具有很好的融合效果。

随着多媒体技术的发展,数字水印技术已成为数字版权保护领域研究的一个研究热点在分析数字水印技术的原理特点系统结构以及关键技术的基础上,提出基于提升格式小波变换的数字水印算法,该算法在对彩色图像进行水印处理方面达到较好的效果,健壮性良好。

图像压缩是多媒体的关键技术之一,寻求性能良好的压缩 *** 是一个重要的研究领域通过对多小波基设诛预滤波器构造以及多小..........

小波去噪和突变点去除

stepfun(n,26)-stepfun(n,27)+stepfun(n,299)-stepfun(n,300)...

+stepfun(n,589)-stepfun(n,590)+stepfun(n,900)-stepfun(n,901));

% %在26点、299点、589点处加入脉冲信号

小波去噪matlab程序

哈哈！傻眼了吧，理论和实际不可兼得啊！对于你这个问题有如下建议：

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 *** 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，频率更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。

急，，急，，急跪求小波包去噪后求出的数据导入excel中小数点位数太长该怎么解决呢

在excel中设置不行是因为数据为字符串形式。

把数据转换成数字再设置格式就行了。

关于连续小波变换的去噪及重构问题

cwt的结果都相当于DWT中的细节信息（即所谓DWT中的高频信息。虽然越向后频率越低，有时已不能用“高频”来形容了，但这时的高频是相对概念，是相对于同阶逼近信息还是高的），只是其尺度是连续的尺度越大频率越低，一直低下去。

morlet等小波只能做CWT，有些是因为没法儿构造尺度函数，有些是根本就没有逆变换（只有满足某些条件，CWT才存在逆变换，这与小波基有关），有些是如何离散化也不能构成正交或双正交基，甚至按照二进制的离散化不能构成紧支的框架，所以它们通常不能做DWT，也就没有逆变换、重构一说了。

别管啥波形近似的问题，那通常是唬外行人的，在没有分析处理信号之前谁也不知道最终结果咋样，你又咋确定“波形近似”，又没有啥指标，难道就凭肉眼观察？这就是个悖论，处理后的结果好就说明波形近似，如果波形近似又能推出处理后的结果好，这就是在扯淡啊。你换其他小波基吧，如果编程能力强，可以试试SWT和阈值处理（这是目前效果最理想的 *** ，可惜SWT的函数太少要在那几个函数的基础上自己完善补充），退而求其次是WP或DWT和阈值处理，虽然有平移敏感性和伪吉布斯的问题，不过一般应用还可以吧。

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