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为什么PCA可以有效去除系统噪声

发布时间:2019-07-28 08:38 来源:未知 编辑:admin

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  比如说这组数据的最小二次方身高体重比为1/0.6 (身高每增加1cm,体重增加 0.6斤)

  那么做pca后 a1大概等于100, a1 本身就表达了这个人身高100厘米,体重60斤。

  在实际的应用中,通常数据的维度都会比较大,上面的例子是2维,实际情况可能是几百上千维,那么去噪时可以取前几十维,视情况而定。

  展开全部图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解,而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声,提高人们对图像的认识程度,以便对图像作进一步地处理。本论文的主要工作就是对图像的去噪方法进行了一定的介绍,并对其中的一些去噪算法作了进一步地研究,给出了几种新的图像去噪算法,在实验中这几种新的算法也取得了比较理想的去噪效果。

  本文为了去除图像噪声,保留图像的边缘特征,提高峰值信噪比PSNR,最终得到清晰的重构图像,进行了研究改进.传统的去噪方法没有区分小波变换后高频部分中噪声信息和边缘特征信息,所以虽然能去除图像中的噪声,但是不能较完全的保留图像的边缘信息。针对这一缺点,本文首先对图像进行边缘检测。通过小波边缘检测方法确定边缘特征点的位置。在对小波变换后的各高频子带进行闺值处理时,保持非边缘特征点所在位置的小波系数在值去噪时不变,只对边缘点小波系数进行处理。这样就能既有效地去除噪声信息又能保留好边缘特征信息。

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