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时间:2018-05-07
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2、bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoints2SelectionParag
3、raphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraSelec基于MATLAB的信号去噪研究摘要:小
4、波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时-频分析,借助时-频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪,是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性。本文简述了几种小波去噪方法,其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。关键词:小波变化滤
5、波去噪1.小波去噪原理分析1.1小波去噪原理叠加性高斯白噪声是最常见的噪声模型[6],受到叠加性高斯白噪声“污染”的观测信号可以表示为:(1.1)其中yi为含噪信号,为“纯净”采样信号,zi为独立同分布的高斯白噪声,为噪声水平,信号长度为n.为了从含噪信号yi中还原出真实信号,可以利用信号和噪声在小波变换下的不同的特性,通过对小波分解系数进行处理来达到信号和噪声分离的目的。在实际工程应用中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则通常表现为高频信号,所以我们可以先对含噪信号进行小波分解[7](如进行三层
6、分解):(1.2)SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbb
7、bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoints2Selec
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