目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節，且小波基的選擇亦有相當的難度，只有靠經驗來確定，不過比傳統的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現信號的處理，并通過實驗仿真實現。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數不僅連續性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
上傳時間： 2013-07-19
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用過采樣和求均值提高ADC分辨率 很多應用需要使用模/數轉換器 ADC 進行測量 這些應用所需要的分辨率取決于信號的動 態范圍 必須測量的參數的最小變化和信噪比 SNR 因此 很多系統使用較高分辨率的片外ADC 然而也可以通過使用一些技術來達到較高的分辨率和SNR 本應用筆記介紹用過采樣和求均值的方 法來提高模數轉換的分辨率和SNR 過采樣和求均值技術可以在不使用昂貴的片外ADC的情況下提 高測量分辨率 本應用筆記討論如何使用過采樣和求均值的方法來提高模/數轉換 ADC 測量的分辨率 另 外 本文最后的附錄A B和C分別給出了對ADC噪聲的深入分析 最適合過采樣技術的ADC噪聲 類型和使用過采樣和求均值技術的示例代碼
上傳時間： 2016-06-21
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MATLAB小波分析 是張德豐 編著的那本黃色書上的源代碼
上傳時間： 2013-06-01
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小波分析經典，注重小波分析的基本理論。將一位小波理論和高維小波理論放在一起并行介紹。
上傳時間： 2013-04-24
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基于布里淵散射的分布式光纖傳感器是當前國內外研究的熱點。本文介紹了基于布里淵散射的分布式光纖傳感器的的原理、應用；布里淵時域反射技術(BOTDR)和布里淵時域分析技術(BOTDA)的原理。 受激布里淵散射(SBS)的過程中，入射光和散射光滿足耦合振幅方程組。我們對該方程組采用有限差分法進行數值計算，并用Matlab模擬計算過程，對布里淵散射信號進行分析。 根據布里淵散射信號的特點，我們采用基于Morlet小波變換的DSP信號算法來處理 BOTDR傳感信號。通過對該算法的核心單元——快速傅立葉變換(FFT)的硬件實現，我們在Stratix FPGA上實現了基于Morlet小波變換的DSP算法的硬件電路設計。 最后，在此基礎上，我們對電路功能進行實際的仿真和驗證，并和Matlab得到結果進行比較和分析。
上傳時間： 2013-07-22
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·MATLAB6.5輔助小波分析與應用
上傳時間： 2013-06-03
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在魚雷技術發展中，低截獲概率技術（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰能力，同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎上，采用Daubechies5小波對信號進行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優越性。
上傳時間： 2013-10-22
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針對信號檢測中經常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現出小波變換的優勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進行了降噪．仿真結果表明小波變換具有良好降噪的效果。
上傳時間： 2013-10-19
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真，結果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
上傳時間： 2014-12-23
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PSPICE“交流小信號分析”運用到PWM型開關電源上
上傳時間： 2014-12-24
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