1樓：網友
我覺得小波去噪的在效果上和帶阻濾波器的效果區別不大。
主要是小波濾波的過程可以看作是乙個計算的過程，他的時效性比較好。
時效性就是指濾波的速度，小波濾波可以較快的給出結果這個在實際應用中很重要。
小波變換和多個濾波器的區別
2樓：
當然有區別，來dwt的實現是由小波源函式和其尺bai度函式設計的濾波器完成du的，與訊號處理的高zhi通和帶通濾波。
dao器使用原理相同，但濾波的原理說白了就是數字遊戲罷了，增強想要保留的數字，消弱想要除去的數字，不管是普通的濾波還是小波的濾波區別就是所用的數學函式不同，不同函式濾波後的效果也不同，即結果也不同。有相同頻率的訊號有無數種波形樣貌，你能只用頻率來描述它們嗎？
3樓：常州萊寶
小波段得到三個不同波段，多個濾波器是一次完成濾波。
4樓：匿名使用者
沒有區別，小波變換本身就是可以通過濾波器組來實現的。
關於小波分解的濾波器理解
5樓：
嘿嘿，這問題問的！對於第乙個問題，因為dwt使用了mallat演算法，這才和濾波器組聯絡了起來，而你第二句話（小波係數表徵。那是cwt理論對小波係數的說明，兩者就不是乙個體系的東西（乙個是數學，乙個是訊號處理）。
別聽書上說dwt就是cwt離散了得到的，那是它沒法講清問題，實際上二者實現的方法完全不同，除了都有「小波」之外其它的都不相同；卷積和內積本來就是一回事，乙個連續乙個離散，乙個是全部定義域，乙個是區域性定義域嗎。「應該是濾波後的時域訊號啊」這句話是對的呀，有啥可問的！本來小波變換就不是純頻域的變換，確切地講是小波域的東西，這種變換的好處就是有時域的資訊，你濾波後不就是時間資訊同時又有dwt某層的尺度資訊嗎（這種尺度與頻域資訊有關聯，所以可以說小波變換在時、頻兩域都有資訊）。
第二個問題，mallat建立的演算法就是要空間的能量守恆的，細節和逼近的和是原始訊號，如果不進行下采樣，從能量的角度是不守恆的，因為光靠卷積運算是有多餘的點的，不進行下采樣，這樣的細節（小波空間）和逼近（尺度空間）是有交集的這樣就違背了mallat演算法的前提，必須在卷積過後在隔點取樣去掉近一半的點才才能近似滿足mallat演算法的前提，dwt才能得以實際應用。
有些問題你得理一理，別把數學概念和訊號處理的概念對立起來，它們有時候只是概念不同，算出來的東西卻是相同的，所以人們才用濾波器的方法實現計算，因為它比單純的數學計算簡單。
小波濾波器中分解濾波器和重構濾波器的區別
6樓：
問的很有意思，都不知道為什麼會有這個問題，如同問公尺飯和麵條的區別一樣，本就不是乙個東西，當然有區別，還問個啥？
在dwt或swt中，小波分析主要使用mallat演算法，通常通過由四個濾波器組成的濾波器組來完成對訊號的分解和重構，將訊號分為低頻逼近和高頻細節資訊。分解的結果得到無量鋼的小波係數（得到小波細節和逼近的小波係數），由分解高通（帶通）濾波器和低通濾波器完成。再由這些小波係數重構得到帶有量綱的實際訊號結果（相當於小波逆變換，由係數得到細節和逼近的結果），由重構高通（帶通）濾波器和低通濾波器完成。
對於正交小波，重構低通、高通濾波器恰好是分解低通、高通濾波器的逆序。對於雙正交小波，這種關係並不成立。但是，mallat演算法仍可以操作雙正交小波變換，也就是說可以用不同長度的濾波器來進行小波變換的分解和重構，最典型的例子就是bior小波族，可以用一種長度的濾波器分解，用另一種長度的濾波器重構，這也正是這個演算法如此著名之處。
用[lo_d,hi_d,lo_r,hi_r] = wfilters('wname')即可得到高低通分解和重構濾波器的序列，你可以參看matlab的幫助文件。
在功能方面，從原理和使用起來與普通的濾波器沒啥不同，只是加入了要符合小波理論調整和限制的東西，主要是有了濾波器組的概念，成對出現的濾波器，在分離和重構訊號方面在數學和訊號處理方面更精準，效果更好，更符合泛函空間那一套東西。普通濾波器在構建的時候可沒有考慮這麼完備的數學問題，所以差別就在數學理論方面，從而導致小波分析所用的濾波器組在訊號處理方面的效果更好。功能強，是強在小波理論在濾波器設計之初的作用，而不是用法上與普通的濾波器有啥不同。
請問小波去噪和濾波 到底有啥區別
7樓：
訊號源送出攜帶著我們希望傳送的有用資訊，然而在訊號變化及傳輸過程中，由於雜訊及干擾的疊加，使訊號的辨認產生困難，要復原攜帶的有用訊號，必須去除訊號中疊加的雜訊和干擾成分，如果雜訊的頻率高於或低於有效訊號，通常採用濾波方法去除雜訊，也可以通過使訊號平滑的方法抑制干擾帶來的毛刺。濾波方法是一種頻域處理方法，在分析訊號的頻率特性時，訊號變化率小的部分對應低頻分量，變化率大的部分則對應高頻分量。用濾波的方法濾除其高頻部分就能去掉雜訊，使訊號得到平滑。
經典的訊號去噪方法主要是基於頻域的處理方法，以濾波器的形式去噪。它是把有用訊號和雜訊訊號在頻域進行分離的方法去噪。但這種方法要在訊號頻譜和雜訊頻譜沒有重疊的前提下，才能把訊號和雜訊完全分離開來。
但實際情況訊號頻譜和雜訊頻譜往往是重疊的，因為無論是高斯白雜訊還是脈衝干擾，他們的頻譜幾乎都是分佈在整個頻域內。如果要雜訊平滑效果好，必然會引起訊號的模糊，輪廓不清，要使訊號的輪廓清晰，就必然雜訊的平滑效果不好。在使用時必須權衡得失，在二者之間做出合理的選擇。
用低通濾波器進行平滑處理可以去除雜訊、偽輪廓等寄生效應，但是由於低通濾波器對雜訊等寄生成分去除的同時，也去除了有用的高頻成分，即進行雜訊平滑的同時，也必定平滑了非平穩訊號的突變點。因此這樣去噪處理是以犧牲清晰度為代價而換取的。
小波分析方法是一種視窗大小即視窗面積固定、但視窗的形狀可變、時間窗和頻率窗都可改變的時頻區域性化分析方法即在低頻部分具有較高的頻率解像度和較低的時間解像度，在高頻部分具有較高的時間解像度和較低的頻率解像度，很適於探測正常訊號中突變訊號的成分。它可以用長的時間間隔來獲得更加精細的低頻率的訊號資訊，用短的時間間隔來獲得高頻率的訊號資訊。在實際的工程應用中，所分析的訊號可能包含許多尖峰或突變部分，並且雜訊也不是平穩的白雜訊。
對這種訊號的降噪處理，用傳統的傅立葉變換分析，顯得無能為力，因為它不能給出訊號在某個時間點上的變化情況。小波分析作為一種全新的訊號處理方法，它將訊號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為訊號濾波、信噪分離和特徵提取提供了有效途徑。有些雜訊的頻譜是分佈在整個頻域內的，小波理論的發展和成熟為非平穩訊號的分析提供了有利的工具。
運用小波分析進行訊號的降噪處理是小波分析的乙個重要應用方面。
8樓：網友
降噪bai主要是為了去除。
訊號中的噪du聲訊號，zhi濾波是為了把訊號dao中特定波內段頻率濾除的。
操作，是抑容制和防止干擾的一項重要措施，一般分經典濾波和現代濾波。當然濾波是去噪的乙個手段，但是濾波有很多種用處，比如卡爾曼濾波就不是為了降噪，一般是拿來**的。
gabor濾波器和一般濾波器的區別
9樓：網友
你可以看看這篇文章。
基於gabor小波變換的紋理影象檢索。pdf
空間變換中的中值濾波有什麼優點
10樓：網友
中值濾波對 椒鹽雜訊效果很好 均值濾波應用於高斯雜訊。
中均值濾波、中值濾波屬於空間域濾波，即對二維空間上的濾波，頻率域濾波是基於傅利葉（或者小波）變換的頻域空間濾波。實際空域額度中值濾波效果就類似頻域的低通濾波。
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