Basic wavelet de-noising generally

Basic wavelet de-noising generally employs the discrete wavelet transform (DWT), which offers the typical advan-
tages of non-redundant transforms: compression and effi-
ciency of implementation. Redundant transforms, on the contrary, do not offer such advantages, but they have cer-
tain statistical properties that can provide great improve-
ments when applied to de-noising [6-8].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ยกเลิก noising wavelet ขั้นพื้นฐานโดยทั่วไปใช้แปลง wavelet แยกกัน (DWT), ซึ่งมีแบบปกติ advan-
tages ของแปลงไม่ซ้ำซ้อน: บีบอัดและ effi-
ciency ดำเนินงาน แปลงซ้ำซ้อน ดอก มีข้อดีดังกล่าว แต่พวกเขามี cer-
tain คุณสมบัติทางสถิติที่สามารถให้ปรับปรุงดี-
ments เมื่อใช้ de-noising [6-8]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พื้นฐาน wavelet de - noising โดยทั่วไปแล้วมีพนักงานแยกต่างหาก wavelet เปลี่ยนแปลง( dwt )ซึ่งจัดให้บริการตามแบบอย่าง advan -
tages ของไม่มีการสำรองจะเปลี่ยนเป็นอย่างยิ่งโดยการบีบอัดและเชิงพลวัต -
ของการนำไปใช้งาน ระบบสำรองจะเปลี่ยนในทางตรงกันข้ามไม่จัดให้บริการประโยชน์ดังกล่าวแต่มีคุณสมบัติทางสถิติ CER -
บริเวณศูนย์กลาง Tain บ้านพักแบบ Victorian แห่งที่สามารถให้บริการที่ดีเยี่ยมช่วยปรับปรุง -
ประสิทธิภาพ เชิงสถิต( static efficiencies )เมื่อนำมาใช้กับ de - noising [ 6-8 6-8 6-8 ].