A. 自動生成小波閾值去噪到底是硬閾值還是軟閾值
- -吧現都沒答……
B. 關於小波軟硬閾值折中法去躁的python編程，什麼結果都沒出請求幫助
Sum = (1.0 / float(N)) * Sum，我猜這個你應該是在那個循環裡面的吧，感覺上是想做個均值，之後給他們相加？你這個寫的是相成，要是那個N很大的話出來結果就會變成(1/N)^i很小但是sum也是i次方。--- 沒看過公式感覺也有可能是對的，之後我看了以下你問的問題，說 的是什麼結果也沒有出，我看了一下，無論是plt還是print你都么有對結果進行現顯示a ,沒有縮進看著是真的蛋疼.
C. 求助matlab中的小波工具包
打開matlab軟體，進入軟體主界面在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入 7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量不會用就查幫助文檔啊！waverec函數是不需要你自己加零延拓的，上面的代碼完全不知所謂，waverec函數的使用是要依賴wavedec函數得到的CL組構的，CL組構中存放小波系數的數組C本身就已經延拓了，而且你不知道它對數據延拓了多少，延拓的方式有多種根本不是你這樣直接加零就行的。我發現你很有才，經常提問和編出一些匪夷所思的問題和代碼，不恥下問的精神是好的，但我個人是很不提倡這種做法的，有時間在這打字提問，不如找幾本基礎參考書看看，不了解就查嗎，不明白就往明白搞嗎，但看你這些「新奇」的問題和代碼真很抓狂，自己對於這些基本問題都懶得琢磨，打著勤奮好學，不恥下問的幌子，太沒勁了！哦，看錯了，waverec函數是可以用上面的代碼的，我看成wrcoef函數了，wrcoef函數可以實現waverec、upwlev和upcoef三個函數的功能之和，所以比waverec函數應用簡單，不需要你將其他分量置零，用它實現小波工具箱功能最方便。
D. 小波去軟閥值去噪，軟閥值選取的原理是什麼呢誰有這方面的資料啊什麼的跪求跪求！！！！
沒看小波方面的書么？看下就知道啦啊！
E. matlab小波分析工具箱的使用方法 求詳細過程
將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦
打開matlab軟體，進入軟體主界面
在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet
進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入
5.將數據文件（.Mat格式）托到matlab軟體主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal
7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原
始信號
8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析
9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號
10.然後點擊denoise去噪
11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好
12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑
13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊
14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度
15.點擊denoise開始正式去噪
16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號
17.去噪結束
18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量
19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量
20.得出統計量和特徵量後結束
F. 小波分析中軟硬閾值法的區別在哪裡
常用的軟閾值函數，是為了解決硬閾值函數「一刀切」導致的影響(模小於3*sigma的小波系數全部切除，大於3*sigma全部保留，勢必會在小波域產生突變，導致去噪後結果產生局部的抖動，類似於傅立葉變換中頻域的階躍會在時域產生拖尾)。軟閾值函數將模小於3*sigma的小波系數全部置零，而將模大於3*sigma的做一個比較特殊的處理，大於3*sigma的小波系數統一減去3*sigma，小於-3*sigma的小波系數統一加3*sigma。經過軟閾值函數的作用，小波系數在小波域就比較光滑了，因此用軟閾值去噪得到的圖象看起來很平滑，類似於冬天通過窗戶看外面一樣，像有層霧罩在圖像上似的。
G. matlab中的小波工具箱怎麼用，希望能詳細介紹
將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦
打開matlab軟體，進入軟體主界面
在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet
進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入
5.將數據文件（.Mat格式）托到matlab軟體主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal
7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原
始信號
8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析
9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號
10.然後點擊denoise去噪
11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好
12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑
13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊
14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度
15.點擊denoise開始正式去噪
16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號
17.去噪結束
18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量
19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量
20.得出統計量和特徵量後結束
H. matlab裡面有現成的小波去噪的工具 但是我的方法是軟硬閾值一起做
wname = 'sym6'; lev = 5;
[c,l] = wavedec(x,lev,wname);
% Example 2: Image de-noising.
% Load original image.
load noiswom;
nbc = size(map,1);
% Perform a wavelet decomposition of the image
% at level 3 using coif2.
wname = 'coif2'; lev = 3;
[c,s] = wavedec2(X,lev,wname);
% Estimate the noise standard deviation from the
% detail coefficients at level 1.
det1 = detcoef2('compact',c,s,1);
sigma = median(abs(det1))/0.6745;
% Use wbmpen for selecting global threshold
% for image de-noising.
alpha = 1.2;
thr = wbmpen(c,l,sigma,alpha)
% Use wdencmp for de-noising the image using the above
% thresholds with soft thresholding and approximation kept.
keepapp = 1;
xd = wdencmp('gbl',c,s,wname,lev,thr,'s',keepapp);
% Plot original and de-noised images.
figure(2)
colormap(pink(nbc));
subplot(221), image(wcodemat(X,nbc))
title('Original image')
subplot(222), image(wcodemat(xd,nbc))
title('De-noised image')