去噪後的數據怎麼導出

Ⅰ 您好我想問一個關於matlab的小問題，我有一段小波去噪的程序，去噪是成功了，但去噪後的數據怎樣提取出來

一般情況下，如果想要寫到txt文本的話，你使用fprint就行；如果寫到二進制文件的話，使用fwrite。當然還有個最簡單的辦法就是在matlab運行後，在workspace中會有相應的矩陣，你雙擊，之間將要的數據另存為或者是復制就行。
望採納

Ⅱ 如何對matlab plot生成的fig曲線圖像進行去噪，平滑處理。

• 圖像去噪步驟：

• 1. 打開Matlab 編程環境；

• 2. 利用』imread』 函數讀入包含雜訊的原始圖像數據；

• 3. 利用』imshow』 顯示所讀入的圖像數據；

• 4. 以3X3 大小為處理掩模，編寫代碼實現中值濾波演算法，並對原始雜訊

• 圖像進行濾波處理；

• 5. 利用』imshow』 顯示處理結果圖像數據；

• 6. 利用』imwrite』 函數保存圖像處理結果數據。

• 頻域平滑濾波步驟

• 1. 打開Matlab 編程環境；

• 2. 利用』imread』 函數讀入圖像數據；

• 3. 利用』imshow』 顯示所讀入的圖像數據；

• 4. 將圖像數據由』uint8』 格式轉換為』double』 格式，並將各點數據乘以

• (-1)x+y 以便FFT 變換後的結果中低頻數據處於圖像中央；

• 5. 用』fft2』 函數對圖像數據進行二維FFT 變換，得到頻率域圖像數據；

• 6. 計算頻率域圖像的幅值並進行對數變換，利用』imshow』 顯示頻率域圖

• 像；

• 7. 在頻率圖像上去除濾波半徑以外的數據(置0)；

• 8. 計算頻率域圖像的幅值並進行對數變換，利用』imshow』 顯示處理過的

• 頻域圖像數據；

• 9. 用』ifft2』 函數對圖像數據進行二維FFT 逆變換，並用』real』函數取其實

• 部，得到處理過的空間域圖像數據；

• 10. 將圖像數據各點數據乘以(-1)x+y；

• 11. 利用』imshow』 顯示處理結果圖像數據；

• 12. 利用』imwrite』函數保存圖像處理結果數據。

Ⅲ 單反相機照片怎麼傳到手機

1、找到相機上面「MENU」按鈕，點擊「功能設置」。2、點擊「無線通訊設備」，設置好「WiFi設置」跟「藍牙功能」。3、點擊「WIFi功能」與手機進行配對。4、打開手機里的CameraConnect軟體，點擊「輕松連接指南」。5、點擊「連接另一相機/攝像機」，選擇相機系列，相機是什麼系列的就選哪一個。6、出現相機名稱的彈屏，直接點擊名稱，此時相機屏幕會出現連接畫面，直接點確定。7、顯示配對成功，就可以不用理相機了，直接在手機里操作。8、如果手機軟體里還在配對，等待一會就好了，完成後是右圖那個頁面。9、直接點擊「相機上的圖像」10、點擊選擇，然後選擇相應的日期，可以單選圖片或者全選所有圖片，選擇完以後點擊下載圖標，這個時候圖片就會下載到手機相冊裡面啦。

Ⅳ 我用pr和au消除視頻中聲音的噪音。pr將聲音導出後用au處理，再把au導出的音頻放回pr里，音頻時間變長了

主要是采樣頻率在兩個軟體中設置可能不一樣造成的
簡單的處理方法是：
在premiere中看看原始音頻素材的時間長度，然後將AU去噪後的音頻素材的時間長度改成原來的時長。
修改方法是：在時間線窗口音頻軌道上（也可以是在項目窗口）右鍵點擊音頻素材，在出現的右鍵菜單中選擇 幀速率/持續時間，然後修改。
改回去後就可以了，不會因時長變化而變調

個人建議 僅供參考

Ⅳ 用matlab對數據進行去噪，具體步驟是什麼請幫幫忙，急!!

中值去噪還是均值去噪？
首先選取一個N*N的窗口，比如
3*3，對這個窗口內的灰度值進行排序，取中間的那個值，然後在該窗口內所有灰度值統一用這個中值
均值就是將窗口內灰度值相加求平均值，窗口內所有的灰度值統一用這個均值
要比較結果的話，求峰值信噪比
一般來講，5*5的窗口要比3*3的好。我去年的畢業論文就是寫這個。
另外你去噪的圖像必須是標準的，最好是512*512

Ⅵ 急，，急，，急跪求小波包去噪後求出的數據導入excel中小數點位數太長該怎麼解決呢

在excel中設置不行是因為數據為字元串形式。
把數據轉換成數字再設置格式就行了。

Ⅶ 用matlab中工具箱進行小波去噪步驟

matlab讀取excel文件比較方便，建議你把數據放到xls文件中保存，然後在matlab中用xlsread這個函數讀取出來。

讀取出的數據應該是一個一維數組了，用plot畫出圖的話，就是常見的曲線。

然後做小波分解：選用你覺得合適的小波基，例如haar，然後用這個小波基做小波分解，再把高頻部分去掉，然後用低頻部分還原，就得到了去噪後的信號。

其實你這個問題估計也可以用神經網路或者其它曲線擬合一類手段來解決。具體的情況要根據數據特徵來判斷。

以上。
專業路過的老狼

Ⅷ 數據去噪方法

根據距離來確定具有缺失值數據最近的k個近鄰，然後將這個k個值加權（權重一般是距離的比值吧），然後根據自定義的閾值，將距離k個近鄰距離超過閾值的當做異常點。

3σ 探測方法的思想其實就是來源於切比雪夫不等式，一般來說：

本方法是根據統計模型或者數據分布。然後根絕這些模型對樣本集中的每個點進行不一致檢驗的方法。只適用於單維數據。因為數據分布未知，所以不是太准確。

步驟一：先把數據按照從小到大的順序排列 x1,x2…xn ；
步驟二：假設我們認為x _i 為異常點。計算平均值avg；
步驟三：計算算數 平均值 和 標准差 的估計量 s ；
步驟四：計算統計量 g _i =|x _i - avg|/s ；
步驟五：將g _i 與查Grubbs檢驗法的臨界值表所得的g(a, n)進行比較。如果gi < g(a,n)，則認為不是異常值；如果大於，就認為這個點是異常值。

查表

查表

由密度可達關系導出的最大密度相連的樣本集合，即為我們最終聚類的一個簇。
DBSCAN是基於一組鄰域來描述樣本集的緊密程度的，參數(ϵ, MinPts)用來描述鄰域的樣本分布緊密程度。其中，ϵ描述了某一樣本的鄰域距離閾值，MinPts描述了某一樣本的距離為ϵ的鄰域中樣本個數的閾值。

目標是將空間中的數據按照密度分布進行聚類，其思想和DBSCAN非常類似，但是和DBSCAN不同的是，OPTICS演算法可以獲得不同密度的聚類，理論上可以獲得任意密度的聚類。

步驟一：創建稀疏圖（kNN圖）；
步驟二：分裂稀疏圖為小partitions；
步驟三：合並partitions；
Chameleon沒有考慮簇與簇之間的連通性

Ⅸ matlab如何剔除噪音數據

可以用卷積，利用卷積的平滑原理

命令是conv

比如數據是a,

b=ones(1,20);%這里的20可以視情況而定

c=conv(a,b);

c([1:10,end:-1:end-8])=[]

得到的c長度比a大(20-1),需要去掉,前面去10個，後面去9個

圖片是我的一個數據這樣處理後的結果

Ⅹ matlab數據去噪後的數據保存問題

你得到了去噪後的圖形，那這個數據肯定就有了呀，你給保存一下就可以了