小波变换和神经网络的结合，压图效果还挺香的，适合做图像压缩优化的你。如果你平时用 MATLAB 图像，这个项目值得一看。代码结构清晰，跑起来也不难，适合拿来练练手或者当毕业设计的起点。
基于小波变换与神经网络的图像压缩MATLAB实现
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步骤：
信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。
高频系数阈值量化:
对分解后的高频系数进行阈值量化，可针对不同层级设置不同阈值。
常用硬阈值量化方法。
小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。
压缩与消噪的区别:
主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量，而消噪的目标是提高信号质量。
有效的信号压缩方法:
小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展，并保留绝对值最大的系数。
自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值，且各层阈值可以不同。
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