小波包分析在信号处理中的应用 毕业论文

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1、毕业设计（论文）题目：小波包分析在信号处理中的应用学院：信息学院专业：信息工程学生姓名：正正班级/学号指导老师/督导老师：起止时间：2012年2月20日至2012年6月15日摘要摘要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。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。本文简述了小波包分析的原理，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

2、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：小波包分析；图像消噪；阈值ⅠAbstractAbstractImageisonekindofimportantinformationsource,itmayhelppeoplethroughtheimageryprocessingtounderstandtheinformationtheconnotation.Thedigitalimagedenoiseinvolvesdomainsandsoonopticalsystem,microelectronictec

3、hnology,computerscience，mathematicalanalysis,it’saverycomprehensiveinterdisciplinaryscience,nowitspracticeapplicationisverywidespread:Inthemedicine,themilitary,art,theagricultureandallhaveveryextensiveandripeusingsoon.ThispapertalksabouttheprincipleofwaveletpacketanaIysis，anddenoiseimagesignal

4、oftwodimensionsbymatlab．Itdonecomparingexperimentsusingseveralgoodthresholddenoisingmethods．Finallyaccordingtothetheoryanalysisandsimulationresults，thepaperdiscussesseveralkindsoffactorswhichaffectthedenoisingcapabilityinacompletedenoisingalgorithm.Thatprovidesthedatereferenceofthresholddenois

5、ingmethodsinactualimageprocess．Keywords：waveletpacketanalysis；imagedenoise；thresholdⅡ目录目录摘要(中文).............Ⅰ(英文)....Ⅱ第一章概述11.1小波包研究的意义与背景11.2小波包分析的发展与应用21.3主要内容4第二章相关技术原理52.1小波理论的基本概念52.2小波包分析的基本原理82.3图像噪声分类及去噪效果评价9第三章系统设计与实现123.1系统中主要应用的函数123.2降噪步骤133.3噪声的选取133.4分解层数的选取143.5小波基选取143.6阈值选取15第

6、四章调试与结果164.1调试环境-MATLAB开发平台164.2分解层数对系统的影响分析164.3小波基对系统的影响分析174.4阈值对系统的影响分析184.5小波包去噪调试结果19第五章总结20致谢22参考文献23Ⅲ小波包分析在信号处理中的应用第一章概述1.1小波包研究的意义与背景众所周知，由于图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰，从而使数字图像中包含了大量的噪声。能否从受扰信号中获得去噪的信息，不仅与干扰的性质和信号形式有关，也与信号的处理方式有关。在实际应用中，针对不同性质的信号和干扰，寻找最佳的处理方法降低噪声，一直是信号处理领域广泛讨论的重要问题。目前有很多

7、方法可用于信号降噪，如中值滤波，低通滤波，傅立叶变换等，但它们都滤掉了信号细节中的有用部分。传统的信号去噪方法以信号的平稳性为前提，仅从时域或频域分别给出统计平均结果。根据有效信号的时域或频域特性去除噪声，而不能同时兼顾信号在时域和频域的局部和全貌。更多的实践证明，经典的方法基于傅里叶变换的滤波，并不能对非平稳信号进行有效的分析和处理，去噪效果已不能很好地满足工程应用发展的要求。近几年来，许多文献介绍了非平稳信号去噪的小波阈值方法。Donoho和Johnstone提出