目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。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(jīng)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(yīng)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(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)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(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對實際應(yīng)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(shù)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(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗來確定，不過比傳統(tǒng)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(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進行了詳細(xì)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(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理，并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進行了改進，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)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(xiàn)，并對實驗結(jié)果進行了分析。實驗仿真結(jié)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(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽：
小波分析
信號去噪
中的應(yīng)用
上傳時間：
2013-07-19
上傳用戶：啊颯颯大師的
