小波分析在信号处理中的应用

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1、小波分析在信号处理中的应用摘要小波分析是纯数学、应用数学和工程技术的完美结合。小波变换在于音频信号图像信号的处理中具有重要的意义。在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力。而在于信号之中图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文简述了

2、小波包分析的原理，并基于MATLAB实现了对二维图像信号进行消噪。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了去噪过程中影响去噪性能的各种因素。为在实际的图像处理中，小波包阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据关键词：信号；图像锐化；图像去噪；小波分析VCC版权所有仅供参考！！！TheapplicationofwaveletanalysisinsignalprocessingABSTRACTWaveletanalysisispuremathematics,applie

3、dmathematicsandengineeringtheperfectcombination.Wavelettransformistheaudiosignalprocessingoftheimagesignalhasanimportantsignificance. InconventionalFourieranalysis,thesignaliscompletelyexpandedinthefrequencydomain,thefrequencydoesnotcontainanyinformation,whi

4、chforsomeapplicationsisveryappropriatebecauseofitsfrequencyofthesignalinformationisveryimportant.Butitstime-domaininformationmaybediscardedforcertainapplicationsisalsoveryimportant.Thewaveletanalysisistoovercometheshort-timeFouriertransforminasingleresolutio

5、nofdefects,withthemulti-resolutionanalysisofthecharacteristicsofthetimedomainandfrequencydomainsignalsarecharacterizedbytheabilityoflocalinformation.Butratheramongtheimagesignalisanimportantsourceofinformation,throughimageprocessingcanhelppeopleunderstandthe

6、informationcontent.Thispaperdescribestheprincipleofwaveletpacketanalysis,andbasedonMATLABrealizationoftwo-dimensionalimagesignalde-noising.SeveralcommonlyusedthresholdingmethodswereanalyzedandcomparedandSimulation.Finally,theoreticalanalysisandexperimentalre

7、sultsarediscusseddenoisingprocessavarietyoffactorsaffecttheperformanceofde-noising.Asintheactualimageprocessing,waveletpacketthresholdingmethodselectionandimprovementofadatareferenceandbasis.Keywords:signal;Imagesharpening;imagedenoising;waveletanalysisV目录第一

8、章概述11.1小波分析的发展与应用11.2本文主要意义内容2第二章相关技术原理32.1小波分析的基本原理32.2几种常用小波42.3傅立叶变换与小波变换6V2.3.1傅立叶变换与小波变换历史62.3.2傅里叶变换72.3.3小波变换82.4小波包定义性质112.4.1小波包定义122.4.2小波包的性质132.4.3小波包算法13第三章小波变换在信号处理中的应用143.1调试环境-MA