数据降噪
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十种典型软件滤波算法集成仿真系统
本项目系统地实现了工业控制、传感器数据预处理及信号处理领域中常用的十种经典软件滤波算法，旨在为工程实践提供高效的信号平滑与去噪方案。 -
基于提升小波变换的实时信号降噪系统
本系统采用提升小波变换（Lifting Wavelet Transform, LWT）实现对时域信号的实时滤波与降噪处理。与传统的基于卷积的小波变换相比，提升方案通过分裂、预测和更新三个核心步骤在时域内直接构建小波，极大地降低了算法的计算复杂度和内存消耗，不仅能够实现原位计算，还能保证信号的完美重构，这使其成为实时信号处理领域的理想选择。本程序的核心功能涵盖了从数据流捕获到结果实时反馈的全过程：首先，系统通过循环缓冲区技术对连续输入的传感器信号或音频流进行毫秒级的切片处理；其次，应用前向提升变换将每一帧信 -
基于双树复小波变换的多维信号去噪系统
该项目实现了完整的双树复小波变换（DTCWT）框架，旨在解决传统离散小波变换在信号处理中存在的平移变异性和方向选择性不足等缺陷。程序支持一维、二维及三维数据的分解与重构，并集成了高效的去噪算法。在一维信号处理中，它通过双树滤波器组捕获信号特征，适用于生物医学信号或工业传感数据的噪声抑制；在二维图像处理中，利用DTCWT特有的六个方向选择性（±15°, ±45°, ±75°），能够有效保留图像的边缘和纹理细节，避免传统DWT带来的棋盘格效应。在三维层面，系统支持对视频流或医学断面扫描数据进行空域与时域的深度
