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1，请问如何在matlab中对信号进行去噪操作最好用函数的形式方便其

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请问如何在matlab中对信号进行去噪操作最好用函数的形式方便其

2，图片怎么去噪

选中需要去噪部分，复制一层 选滤镜-杂色-减少杂色面板，勾选“移去JPEG不自然感”，调整参数到满意为止
发图上来看看·

图片怎么去噪

3，信号去噪的方法除了小波之外一般还有哪些

基于独立分量分析的信号去噪法基于经验模式分解的信号去噪法相位匹配http://wenku.baidu.com/view/63d62a818762caaedd33d463.html
去噪的话,一般方法有在直流电源输出端和地之间加一对去耦电容,数字地和模拟地要分开,信号地和电源地分开,高频信号尽量用多的短而粗的地线包围,或者用光耦合连接.等

信号去噪的方法除了小波之外一般还有哪些

4，如何去掉噪声又能保持边缘清晰

你问的这个问题太笼统了，什么都没有说清楚，是什么类型的噪声？而且这些方法都是要自己去编程实现，基本都是文献的，只能告诉你用非线性去噪算法。要分清楚是高斯噪声还是脉冲噪声。
高斯噪声用中值加权可以，就看你要保持边缘到什么程度，这是个很学术的问题，你可以查查类似的文章，现在有一类方法叫Non-local means 方法，效果很好，你可以用这个关键词查一下～
双边滤波器可以做到既保持边缘又去噪声双边滤波器是一类方法，具体的还要自己根据实际情况来决定

5，滤波和去噪有什么区别

重新考虑了一下，有一点区别，滤波要去除的有规律的模量，而噪音是随机模量。所以滤波技术往往可以采用简单模拟方式就可以达成设计目标。当然，在当前的设计中也有为了降低硬件成本而采用软件方式滤波的；而去噪所面对的随机模量通常采用简单模拟方式难以达成设计目标，有一种较为复杂的模拟方式是移相正交降噪法，利用噪音的随机特性，按有用信号的频谱进行90度移相正交叠加后可以有效降低噪音模量。但这种降噪能力依然有限，随着软件技术的飞速发展，目前广泛采用的方式是数字去噪方式，即对信号的有用频谱和噪音频谱进行随机/不随机划分编制一定的软件程序来进行有针对性的剔除。

6，信号去噪方法有那些

哪种信号啊？信号分老多种啦!我对雷达较有研究给你我的论文看一下吧常常借鉴地震资料处理的反褶积方法，将雷达记录转变为反射系数序列。然而由于地下介质的复杂性和各种噪声的影响，常常反褶积对杂波与信号的分离并无改善；所以很多情况下应用效果并不理想。鉴于利用常规的探地雷达数据处理方法进行目标体资料分析，易受杂波干扰、波形混叠等等因素影响而导致应用解释效果欠佳，因此对于探地雷达的数据处理方法仍有待于进一步深入研究。在图像和信号处理论域广泛应用的小波变换，以及基于HHT变换的EMD分解等时频分析方法，近年来在探地雷达数据处理中得到了重视。小波变换具有线性变换、多分辨率分析、局部细化、可灵活选择小波基等等优点，对瞬态非平稳信号或宽带信号分析具有独特之处，使得它非常适合于探地雷达脉冲信号的处理。而希尔伯特(换是提取信号瞬时参数的有效途径，但它对信号的提取有条件要求；基于HHT变换的经验模态分解，依据数据本身的信息进行分解，得到的固有模态函数信号是有限个且均满足Hilbert变换对信号的提取条件，较之基于传统的傅立叶变换的时频分析方法，具有真正有意义的瞬时参数分析。由于应用探地雷达的瞬时参数分析可以形成三个参数相互独立的解释剖面，从而比较全面的了解地下介质变化情况。但是瞬时参数易受噪声影响，尤其是瞬时相位对噪声干扰比较敏感。而城市环境中探地雷达探测信号干扰较多，同时由于工作条件的复杂多样，有时直达波强度常常可与探测目标回波强度相比拟。由于直达波的消除不易，使得对目标的特征识别、解释以及空间定位比较困难。在进行处理时，杂波的移除是非常重要的部分。为此首先进行常规处理，主要是消除直达波强烈影响。简单的做法是从实测的探地雷达记录中直接消减直达波记录；或者通过选择合理的滤波参数，采用移动平均滤波器或中值滤波器消减直达波；在此基础上，采用小波变换方法对探地雷达数据进行降噪分析处理。从效果上讲，以Donoho的阀值去噪方法最为突出。这里利用Mallat提出的多分辨率分析的概念和正交小波快速算法（Mallat算法），假定噪声信号广泛分布在各个尺度且幅值相对较小，通过正交变换，将信号能量集中在某些频带的少数幅值相对较大系数上。为了数据处理方便，借助Matlab提供的方便而强大的计算及可视化工具，利用Matlab的小波工具箱函数，只须应用简单的信号处理知识和编程技能，就可以通过Matlab编程进行小波阀值估计，给予其它频带上的小波系数较小的权重或者置零，从而达到有效抑制噪声的目的。总的来说，应用小波变换处理可以有效地消除各种噪声干扰，从而更清楚有效地显示目标层位。通过上述数据处理过程，避免了在噪声干扰情况下直接进行经验模态分解较难获得良好的分解效果的问题。由于希尔伯特－黄（HHT）变换具有一定的噪声分解能力，不同尺度的噪声被分离到不同的固有模态函数，使得噪声对信号的影响减小，从而信号特征的提取的有效性和信号分解的精度都有了提高。通过对经验模态分解得到的IMF信号进行变换，获得瞬时频率、瞬时相位、瞬时振幅等瞬时参数，其中瞬时频率可以较好的探测地下介质的形状和性质的变化；瞬时相位可有效的探测地下介质的连续性并且与信号振幅无关，可以更好的分析深层信号特征；瞬时振幅反映了信号能量的变化，可以推测地下介质性质的变化。综上所述，根据探地雷达信号的特点，通过试验和研究，首先去除直达波等干扰，并利用小波变换具有良好的时频分析特性进行信号去噪，再利用希尔伯特－黄（HHT）变换得到瞬时频率、瞬时相位、瞬时振幅等瞬时参数，形成多个参数剖面，可以多角度多方面的分析探地雷达剖面并易于给出合理的地质解释。因此，在探地雷达信号去噪基础上，基于EMD分解的瞬时参数分析在探地雷达数据处理中具有很好的应用前景。

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