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1、摘要信息时代,科技飞速发展,信息资源中的信号应用日益广泛,信号的结构越来越复杂,为了更加清楚地分析和研究实际工程中信号的有用信息,对信号进行消噪处理是至关重要的。信号消噪后,在语音识别方面,可以提取有效的语音信号;在图像处理方面,可以观察到清晰的图像等等,总之,在实际的工程应用中,信号消噪具有重要意义。本文对基于小波变换的信号去噪方法进行了深入的研究分析,详细介绍了傅里叶变换和几种经典的小波变换去噪方法。结合相关的理论分析和Matlab实验结果,讨论了在一维与二维空间的去噪方法:分析了在一维空间阈值去噪过程中的小波的选取、阈值形式的选择以及阈值选择等因素对去噪
2、效果的影响,介绍了模极大值去噪和小波阈值去噪等方法;探讨了在二维图像中,传统去噪与小波去噪的实现方法与比较。通过本文的研究,可以得出结论:小波去噪比传统去噪效果更佳;采用不同的阈值选取形式所得去噪效果不同;选择软阈值的去噪效果比硬阈值的去噪效果要好。关键词小波变换,信号去噪,MatlabIVAbstractAttheinformationage,technologyisrapidlydeveloping,Theuseofsignalintheinformationresourcesbecomesincreasing,thesignalstructureisbe
3、comemorecomplex,inordertoanalysisandresearchtheusefulinformationofsignalmoreclearlyintheactualengineering,thesignalde-noisingprocessingiscritical.Afterthesignalisbedenoised,intheareaofspeechrecognition,youcanextractavoicesignalmoreeffective,intheareaofimageprocessing,youcanbeobserve
4、dclearimages,andso,inshort,thesignalde-noisingisofgreatsignificanceinpracticalengineeringapplications.Thesubjectdeeplyanalysisthesignalde-noisingmethodbasedonwavelettransform,providetheknowledgeofdetailsintheFouriertransformandseveralclassicwavelettransformdenoisingmethod.Combinedwi
5、ththetheoreticalanalysisandMatlabexperimentalresultsitdiscusseddenoisingmethodinone-dimensionalandtwo-dimensionalspace:itanalysisthewaveletchoiceduringthethresholddenoisinginone-dimensionalspace,theselectionofthresholdformsandthresholdselection,itintroducethemodulusmaximadenoisingme
6、thodandwaveletthresholddenoisingmethod;italsodiscussesthemethodandthecomparativeintwo-dimensionalimagebetweenthetraditionaldenoisingandthewaveletdenoising.Throughthisstudy,itcanbeconcluded:waveletdenoisingisbetterthanthetraditionaldenoising;selectingthedifferentthresholdsformwillobt
7、aindifferentdenoisingincome;selectingsoftthresholddenoisingisbetterthanthehardthresholddenoising.Keywordswavelettransform,signaldenoising,MatlabIV目录摘要IAbstractII目录III第一章绪论11.1课题背景11.2信号去噪的现状21.3课题的意义和所做工作21.4论文组织结构2第二章傅里叶变换到小波变换的理论42.1傅里叶变换42.2加窗傅里叶变换52.3小波变换62.3.1连续小波变换72.3.2离散小波变换
8、82.3.3多分辨率分析92.3.4快