去噪后的数据怎么导出

Ⅰ 您好我想问一个关于matlab的小问题，我有一段小波去噪的程序，去噪是成功了，但去噪后的数据怎样提取出来

一般情况下，如果想要写到txt文本的话，你使用fprint就行；如果写到二进制文件的话，使用fwrite。当然还有个最简单的办法就是在matlab运行后，在workspace中会有相应的矩阵，你双击，之间将要的数据另存为或者是复制就行。
望采纳

Ⅱ 如何对matlab plot生成的fig曲线图像进行去噪，平滑处理。

• 图像去噪步骤：

• 1. 打开Matlab 编程环境；

• 2. 利用’imread’ 函数读入包含噪声的原始图像数据；

• 3. 利用’imshow’ 显示所读入的图像数据；

• 4. 以3X3 大小为处理掩模，编写代码实现中值滤波算法，并对原始噪声

• 图像进行滤波处理；

• 5. 利用’imshow’ 显示处理结果图像数据；

• 6. 利用’imwrite’ 函数保存图像处理结果数据。

• 频域平滑滤波步骤

• 1. 打开Matlab 编程环境；

• 2. 利用’imread’ 函数读入图像数据；

• 3. 利用’imshow’ 显示所读入的图像数据；

• 4. 将图像数据由’uint8’ 格式转换为’double’ 格式，并将各点数据乘以

• (-1)x+y 以便FFT 变换后的结果中低频数据处于图像中央；

• 5. 用’fft2’ 函数对图像数据进行二维FFT 变换，得到频率域图像数据；

• 6. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’ 显示频率域图

• 像；

• 7. 在频率图像上去除滤波半径以外的数据(置0)；

• 8. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’ 显示处理过的

• 频域图像数据；

• 9. 用’ifft2’ 函数对图像数据进行二维FFT 逆变换，并用’real’函数取其实

• 部，得到处理过的空间域图像数据；

• 10. 将图像数据各点数据乘以(-1)x+y；

• 11. 利用’imshow’ 显示处理结果图像数据；

• 12. 利用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。

Ⅲ 单反相机照片怎么传到手机

1、找到相机上面“MENU”按钮，点击“功能设置”。2、点击“无线通讯设备”，设置好“WiFi设置”跟“蓝牙功能”。3、点击“WIFi功能”与手机进行配对。4、打开手机里的CameraConnect软件，点击“轻松连接指南”。5、点击“连接另一相机/摄像机”，选择相机系列，相机是什么系列的就选哪一个。6、出现相机名称的弹屏，直接点击名称，此时相机屏幕会出现连接画面，直接点确定。7、显示配对成功，就可以不用理相机了，直接在手机里操作。8、如果手机软件里还在配对，等待一会就好了，完成后是右图那个页面。9、直接点击“相机上的图像”10、点击选择，然后选择相应的日期，可以单选图片或者全选所有图片，选择完以后点击下载图标，这个时候图片就会下载到手机相册里面啦。

Ⅳ 我用pr和au消除视频中声音的噪音。pr将声音导出后用au处理，再把au导出的音频放回pr里，音频时间变长了

主要是采样频率在两个软件中设置可能不一样造成的
简单的处理方法是：
在premiere中看看原始音频素材的时间长度，然后将AU去噪后的音频素材的时间长度改成原来的时长。
修改方法是：在时间线窗口音频轨道上（也可以是在项目窗口）右键点击音频素材，在出现的右键菜单中选择 帧速率/持续时间，然后修改。
改回去后就可以了，不会因时长变化而变调

个人建议 仅供参考

Ⅳ 用matlab对数据进行去噪，具体步骤是什么请帮帮忙，急!!

中值去噪还是均值去噪？
首先选取一个N*N的窗口，比如
3*3，对这个窗口内的灰度值进行排序，取中间的那个值，然后在该窗口内所有灰度值统一用这个中值
均值就是将窗口内灰度值相加求平均值，窗口内所有的灰度值统一用这个均值
要比较结果的话，求峰值信噪比
一般来讲，5*5的窗口要比3*3的好。我去年的毕业论文就是写这个。
另外你去噪的图像必须是标准的，最好是512*512

Ⅵ 急，，急，，急跪求小波包去噪后求出的数据导入excel中小数点位数太长该怎么解决呢

在excel中设置不行是因为数据为字符串形式。
把数据转换成数字再设置格式就行了。

Ⅶ 用matlab中工具箱进行小波去噪步骤

matlab读取excel文件比较方便，建议你把数据放到xls文件中保存，然后在matlab中用xlsread这个函数读取出来。

读取出的数据应该是一个一维数组了，用plot画出图的话，就是常见的曲线。

然后做小波分解：选用你觉得合适的小波基，例如haar，然后用这个小波基做小波分解，再把高频部分去掉，然后用低频部分还原，就得到了去噪后的信号。

其实你这个问题估计也可以用神经网络或者其它曲线拟合一类手段来解决。具体的情况要根据数据特征来判断。

以上。
专业路过的老狼

Ⅷ 数据去噪方法

根据距离来确定具有缺失值数据最近的k个近邻，然后将这个k个值加权（权重一般是距离的比值吧），然后根据自定义的阈值，将距离k个近邻距离超过阈值的当做异常点。

3σ 探测方法的思想其实就是来源于切比雪夫不等式，一般来说：

本方法是根据统计模型或者数据分布。然后根绝这些模型对样本集中的每个点进行不一致检验的方法。只适用于单维数据。因为数据分布未知，所以不是太准确。

步骤一：先把数据按照从小到大的顺序排列 x1,x2…xn ；
步骤二：假设我们认为x _i 为异常点。计算平均值avg；
步骤三：计算算数 平均值 和 标准差 的估计量 s ；
步骤四：计算统计量 g _i =|x _i - avg|/s ；
步骤五：将g _i 与查Grubbs检验法的临界值表所得的g(a, n)进行比较。如果gi < g(a,n)，则认为不是异常值；如果大于，就认为这个点是异常值。

查表

查表

由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即为我们最终聚类的一个簇。
DBSCAN是基于一组邻域来描述样本集的紧密程度的，参数(ϵ, MinPts)用来描述邻域的样本分布紧密程度。其中，ϵ描述了某一样本的邻域距离阈值，MinPts描述了某一样本的距离为ϵ的邻域中样本个数的阈值。

目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类，其思想和DBSCAN非常类似，但是和DBSCAN不同的是，OPTICS算法可以获得不同密度的聚类，理论上可以获得任意密度的聚类。

步骤一：创建稀疏图（kNN图）；
步骤二：分裂稀疏图为小partitions；
步骤三：合并partitions；
Chameleon没有考虑簇与簇之间的连通性

Ⅸ matlab如何剔除噪音数据

可以用卷积，利用卷积的平滑原理

命令是conv

比如数据是a,

b=ones(1,20);%这里的20可以视情况而定

c=conv(a,b);

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

得到的c长度比a大(20-1),需要去掉,前面去10个，后面去9个

图片是我的一个数据这样处理后的结果

Ⅹ matlab数据去噪后的数据保存问题

你得到了去噪后的图形，那这个数据肯定就有了呀，你给保存一下就可以了