峰值信噪比分析,峰高的信噪比怎么算

用matlab对数据进行去噪,具体步骤是什么?请帮帮忙,急!!

你可以试试看求信号的数据的fft（快速傅立叶变换），然后画出频域的图像。看看你噪声的频率是在那个范围内。你的信号的频率不是很高，噪声的频率应该高于你信号的频率。再根据你信号的频率添加一个低通滤波器，将高频噪声信号滤除。matlab自带滤波器的设计程序，图形界面非常好，使用简单。

建议你不要使用高斯滤波。推荐你使用一维中值滤波 matlab的函数为 y = medfilt1（x，n）；x为数组，是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数）。

TPTR=minimaxi，用极大极小原理选择阈值。SORH是软阈值或硬阈值的选择（分别对应s和h）。SCAL指所使用的阈值是否需要重新调整，包含下面三种：SCAL=one 不调整；SCAL=sln 根据第一层的系数进行噪声层的估计来调整阈值。SCAL=mln 根据不同的噪声估计来调整阈值。

量化图像的关键问题是什么

1、量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。

2、图像质量差，量化级数最小的极端情况就是二值图像（即非黑即白，灰度值没有中间过渡的图像），图像出现假轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。

3、采样：在时间轴上对信号数字化；量化：在幅度轴上对信号数字化；编码：按一定格式记录采样和量化后的数字数据。对于一幅图像来说，采样决定了像数点的多少，而量化却是决定每个像数点所对应的灰度值的大小。

4、[编辑] 典型问题 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。

5、图像数字化过程中的量化值决定了所得数字图像的（）。

6、量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。例如：如果以4位存储一个点，就表示图像只能有16种颜色；若采用16位存储一个点，则有216=65536种颜色。所以，量化位数越来越大，表示图像可以拥有更多的颜色，自然可以产生更为细致的图像效果。但是，也会占用更大的存储空间。