以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

小波阈值校正matlab代码堕落者 使用手机的内置加速度传感器创建Fall Alerter应用程序。 如果发生跌倒，用户可能会失去意识并可能需要外部帮助，因此该应用程序会通过SMS通过跌倒位置的GPS数据向护理人员发出警报。 UI包含一个图形，该图形显示了电话的加速度数据和紧急联系人列表。 如果它检测到跌倒，则将开始倒计时10秒钟，最后，将提醒紧急联系人列表。 用户可以关闭警报，如果它是错误警报或尽管跌倒也不需要帮助。 该应用程序的演示如下。 下图显示了坠落事件期间的加速度变化。 每个秋天事件都有其鲜明的特点。 手机跌落时，加速度计值开始减小。 当自由落体事件结束并且发生对地面的撞击时，我们将观察到突然的尖峰。 测试表明，在跌倒事件中观察到类似的变化。 Sensor API使用三维坐标系。 加速度计的值是通过将每个尺寸的平方求和，然后求和并求平方根来计算的。 通过这样做，我们获得了矢量方向的大小。 手机处于静止状态时，加速度值约为9.8 m / s ^ 2。 跌倒检测算法 离散小波变换用于提取要与输入加速度数据进行比较的特征向量。 选择具有32个采样点的母小波作为Meyer小波，从中获

针对小波阈值去噪法在心电信号的Q、S波处产生的Pseudo-Gibbs现象,文章给出了基于小波阈值法的平移不变心电信号去噪算法。MTALAB上的仿真结果表明,给出的算法与小波阈值法相比具有更高的信噪比和更小的均方根误差。

首先运用 CEEMDAN 算法将信号分解成一系列 IMF 分量; 然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频 IMF 分量进行去噪处理; 最后将去噪处理的 IMF 分量和未去噪处理的 IMF 分量进行重构，获得联合去噪方法去噪后的信号。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Zhi Zhao」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/117437534

小波阈值滤波、贝叶斯阈值滤波，matlab程序

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪，而在其去噪过程中，硬阈值函数在一些不连续点处 有时会产生伪吉布斯现象；软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些 现象，本文提出了几种新阈值函数的改进方案。实验结果表明，新阈值函数消噪后的视觉特性较好，并且信噪比 提高，均方根误差有所降低。从而说明这些方法的有效性。

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用，如何利用遗传算法图像去噪

小波阈值去噪的程序，包括默认阈值去噪、全局阈值去噪、自适应阈值去噪。

分析了小波去噪的特点，针对软、硬阈值的缺陷，构造出一种新的阈值函数及阈值估计方法。新阈值函数连续可导并且新阈值估计方法具有优良的自适应性。仿真实验表明，该方法可以有效去除白噪声干扰，信噪比更高，均方根误差更小，且重构信号的近似性好。

利用小波通用阈值对离散数据集进行滤波，程序中小波基和阈值函数可改