小波变换在测速发电机信号去噪中的应用(2005)

小波分析在信号去噪中的应用摘要：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，通过对几种去噪方法不同阀值的选取比对分析和基于MATLAB 信号去噪的仿真试验，比较各种阀值选取队去噪效果的影响。

关键词：小波去噪；阀值；MATLAB 工具1、 小波去噪模型的建立如果一个信号被噪声污染后为，那么基本的噪声模型就可以表示为()f n ()s n ()()()s n f n e n σ=+式中：为噪声；为噪声强度。

最简单的情况下为高斯白噪声，且=1。

()e n σ()e n σ小波变换就是要抑制以恢复，从而达到去除噪声的目的。

从统计学的()e n ()f n 观点看，这个模型是一个随时间推移的回归模型，也可以看作是在正交基上对函数无参估计。

小波去噪通常通过以下3个步骤予以实现：()f n a)小波分解；b)设定各层细节的阈值，对得到的小波系数进行阈值处理；c)小波逆变换重构信号。

小波去噪的结果取决于以下2点：a)去噪后的信号应该和原信号有同等的光滑性；b)信号经处理后与原信号的均方根误差越小，信噪比越大，效果越好。

如何选择阈值和如何利用阈值来量化小波系数，将直接影响到小波去噪结果。

2、小波系数的阈值处理2．1由原始信号确定阈值小波变换中，对各层系数降噪所需的阈值一般是根据原信号的信噪比来决定的。

在模型里用这个量来表示，可以使用MATLAB 中的wnoisest 函数计算得到σσ值，得到信号的噪声强度后，根据下式来确定各层的阈值。

thr =式中n 为信号的长度。

2．2基于样本估计的阈值选取1)无偏似然估计(rigrsure)：是一种基于Stein 无偏似然估计原理的自适应阈值选择。

对于给定的阈值T ，得到它的似然估计，再将似然T 最小化，就得到了所选的阈值，这是一种软件阈值估计。

2)阈值原则(sqtwlolg)：固定阈值T 的计算公式为。

3)启发式阈值原则(heursure)：是无偏似然估计和固定阈值估计原则的折中。

小波变换在噪声信号处理中的应用研究
噪声信号在实际应用中是不可避免的，而小波变换是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声信号的去噪和特征提取。

小波变换可以将信号分解成时间和频率两个维度上的信息，因此适合用于非平稳信号的分析和处理。

在噪声信号处理中，小波变换的应用通常包括以下几个方面：
1.去噪
小波变换可以将信号分解成多个频率子带，而噪声通常分布在高频子带上。

因此，通过去除高频子带可以有效地去除噪声。

小波阈值法是一种常用的小波去噪方法，它利用小波系数的阈值来滤除噪声。

2.特征提取
小波变换可以将信号分解成多个尺度和频率的成分，从而能够提取出不同频率成分的特征。

在噪声信号处理中，小波变换可以用于提取信号的频率、幅值和相位等特征参数。

3.去除基线漂移
基线漂移是一种常见的噪声干扰，会导致信号的偏移和失真。

小波变换可以通过去除低频子带来消除基线漂移。

4.去除干扰
噪声信号通常会受到其他信号的干扰，例如电源干扰、传感器噪声等。

小波变换可以利用信号的时频信息，通过滤波器设计和子带选择等方法来去除干扰。

总的来说，小波变换在噪声信号处理中有着广泛的应用，并且在实际中已经被证明是一种有效的信号处理方法。

小波变换在信号去噪中的应用随着数字化技术的不断发展，各行业的数据量也在不断增加，因此如何对高噪声的数据进行可靠处理变得尤为重要。

在信号处理领域中，小波变换已经成为一种非常有效的信号去噪方法。

接下来将对小波变换在信号去噪中的应用进行深入探讨。

一、小波变换的原理和特点小波变换是一种将函数分解为不同频率组成部分的数学方法。

和传统傅里叶变换不同，小波变换具有更好的时间-频率局限性，能够有效的提取出不同频率成分的信号。

同时，小波变换能够处理非平稳信号，也就是信号的频率随时间的变化。

小波变换能够将信号分解为低频和高频两部分，其中低频部分表示信号的整体趋势，高频部分表示信号的细节部分。

二、小波去噪的实现过程小波去噪是通过去掉信号中的高频部分来达到减少噪声的目的，实现的具体步骤如下：1. 对信号进行一次小波变换，得到低频部分和高频部分；2. 计算高频部分的标准差，并通过阈值处理去掉低于阈值的高频部分；3. 将处理后的低频部分和高频部分进行反变换，得到去噪后的信号。

三、小波去噪的优点和适用范围小波去噪相比传统方法具有以下优点：1. 处理效果更好：小波变换能够更好地提取信号的不同频率成分，而传统方法只能处理平稳的信号；2. 处理速度更快：小波去噪具有并行处理能力，可以在相同时间内处理更多的数据；3. 阈值处理更加方便：小波去噪阈值处理的方法相对于传统方法更加方便。

小波去噪主要适用于以下信号：1. 高噪声信号：高噪声的信号难以处理，而小波变换能够有效提取信号的不同成分，因此小波去噪在处理高噪声信号时效果更佳；2. 非平稳信号：信号的频率随时间变化的情况下，小波去噪将比传统方法更为有效。

四、小波去噪在实际应用中的意义小波去噪在实际应用中的意义主要体现在以下方面：1. 信号传输：在信号传输中，噪声会对传输信号造成影响，而小波去噪能够降低信号噪声，提高传输质量。

2. 图像处理：小波去噪也可以应用于图像处理领域。

在图像处理中，噪声也会对图像造成影响，而小波去噪能够去除图像中的噪声，提高图像质量。

小波变换及其在信号去噪中的应用蒲会兰;丁世文;鲁怀伟;吴六爱;杨喜娟【摘要】The paper introduces wavelet transformation and the basic theory and method of signal denoising based on wavelet transformation. Wavelet transform technology is adopted for threshold processing of noise and removing noise in the unsteady signals. And the computer simulation of signal denoising based on wavelet is done using Matlab. The results indicates that the effect of signal denoising based on wavelet transform is better than that of signal denosing based on the Fourier transform.%介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier 变换.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)019【总页数】4页(P52-55)【关键词】小波变换;阈值;信号去噪;非平稳信号【作者】蒲会兰;丁世文;鲁怀伟;吴六爱;杨喜娟【作者单位】兰州交通大学数理与软件工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学环境与市政工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学数理与软件工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学数理与软件工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学数理与软件工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-340 引言实际采集的信号中常含有噪声，只有做去噪处理，才能有效地表现原信号中的有用信号。

摘要小波变换归属于数学领域的调和函数的范畴，是调和分析几十年来的一个突破性进展，并且在很多科技领域内得到了广泛应用。

本文旨在探讨小波变换理论，并结合专业中的地震信号去噪展开研究。

论文以小波变换为核心，首先介绍了论文研究的目的、意义及主要研究内容，由此引出了小波变换理论，并对其原理做了详细阐述。

这不仅包括连续小波，离散小波，多分辨率分析方法还包括与传统傅氏变换等的对比，从而在理论上明确其性能特点的优越性。

本文选定了小波阈值去噪方法。

由此结合给定的信号应用matlab 进行处理，并通过对比处理结果为本文后面的处理工作选定合适的参数。

从所做例子来看，小波阈值处理达到了很好的去噪效果。

论文应用matlab 模拟微地震信号，结合小波阈值去噪方法对微地震信号进行了处理。

在文中给出了信号的原始模拟信号，加噪信号及处理后的效果图，从图中可以看出，小波阈值去噪完成了模拟微地震信号的去噪处理。

另外，对实际的微地震资料进行了试处理，达到了去噪的目的。

关键词：小波变换；去噪；微地震；分解；重构ABSTRACTThe wavelet transform attributables to the mathematical field of harmonic function areas, it’s a breakthrough progress, and in many areas of science and technology has been widely used. This study aims to explore wavelet transform theory, and the combination of professional study of seismic signal de-noising.Papers to wavelet transform at the core, first of all, on paper the purpose of thestudy, the significance and major research content, which leads to the wavelettransform theory, and its principles expounded in detail.This includes not only thecontinuous wavelet, wavelet, multire solution analysis methods include traditional Fourier transform contrast, in theory, clear the superiority of its performance characteristics. The paper selected through comparative study of wavelet de-noising threshold method.This combination of a given signal processing applications matlab,and by comparing the results of this paper to the back of the appropriate handling of the selected parameters. From doing example, wavelet thresholding to deal with a very good de-noising effect. Papers matlab simulated micro-seismic signal applications, wavelet de-noising threshold with this method micro-seismic signal processing. In this paper the original analog signal, the signal plus noise and the effects of treatment plans, as can be seen from Fig, wavelet de-noising threshold completed micro-seismic signal de-noising analog processing.Key words: wavelet；de-noising；micro-seismic；decompose；compose目录第 1 章前言 (1)1.1 小波分析的发展状况 (1)1.2 小波分析的应用研究 (2)1.3 本文主要研究内容及成果 (3)第 2 章微地震监测原理及信号特征 (4)2.1 微地震监测原理 (4)2.1.1 裂缝尖端效应和漏泄效应 (5)2.1.2 混合破裂机制 (5)2.2 微地震信号的特征 (6)2.2.1 微地震的波场 (6)2.2.2 微地震信号的频谱 (7)2.2.3 微震的强度 (7)第 3 章小波变换基本理论 (8)3.1 傅里叶变换 (8)3.2 小波变换原理 (10)3.2.1 连续小波变换的定义 (10)3.2.2 小波变换的条件 (11)3.2.3 时频的分析窗口 (12)3.2.4 连续小波变换的逆变换公式 (13)3.3 离散小波变换 (14)第 4 章基于小波的阈值去噪方法 (16)4.1 小波阈值去噪的主要理论依据 (16)4.2 小波阈值处理方法 (17)4.3 小波阈值去噪方法的具体步骤 (17)4.4 matlab小波变换的相关函数 (19)第 5 章模拟微地震信号以及实际信号小波去噪 (22)5.1 模拟微地震信号去噪 (22)5.2 实际微地震数据处理 (25)5.3 总结 (28)第 6 章结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)第 1 章前言1.1 小波分析的发展状况小波变换归属于数学领域的调和函数的范畴，是调和分析几十年来的一个突破性进展，并且在信号处理、图像处理、量子场论、地震勘探、重磁勘探、语音识别与合成、雷达、CT 成像、天体识别、机器视觉和机械故障诊断与监控、分形以及数字电视等科技领域内得到了广泛应用。

小波变换在信号去噪中的应用一、本文概述小波变换作为一种强大的数学工具，已经在多个领域得到了广泛的应用，尤其在信号处理领域中的去噪问题上表现出色。

本文旨在深入研究和探讨小波变换在信号去噪中的应用。

我们将从小波变换的基本理论出发，详细阐述其在信号去噪中的基本原理和实现方法，并通过实验验证小波变换在信号去噪中的有效性。

我们还将探讨小波变换在不同类型信号去噪中的适用性，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。

我们将对小波变换在信号去噪领域的未来发展进行展望，以期为该领域的研究和应用提供有益的参考。

二、小波变换理论基础小波变换是一种强大的数学工具，用于分析和处理信号与图像。

其基本思想是通过将信号或图像分解为一系列小波函数（即小波基）的加权和，从而提取信号在不同尺度上的特征。

与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有多分辨率分析的特性，能够在时域和频域中同时提供信息，因此更适合于处理非平稳信号和局部特征提取。

小波变换的关键在于选择合适的小波基函数。

小波基函数是一种具有特定形状和性质的函数，它可以在时间和频率两个维度上同时局部化。

常见的小波基函数包括Haar小波、Daubechies小波、Morlet 小波等。

这些小波基函数具有不同的特性，适用于不同类型的信号和去噪需求。

小波变换的实现过程通常包括分解和重构两个步骤。

在分解过程中，原始信号被逐层分解为不同尺度上的小波系数和逼近系数。

这些系数反映了信号在不同尺度上的局部特征。

在重构过程中，通过逆变换将小波系数和逼近系数重新组合成原始信号或去噪后的信号。

小波变换在信号去噪中的应用主要基于信号的多尺度特性。

在实际应用中，噪声通常表现为高频成分，而有用信号则包含在不同尺度的低频成分中。

通过选择合适的小波基函数和分解层数，可以有效地分离噪声和有用信号，从而实现信号的去噪。

小波变换还具有自适应性强的特点，可以根据信号的特点自适应地调整分解层数和阈值等参数，以获得更好的去噪效果。

傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应
用
傅里叶变换和小波变换是信号去噪中常用的两种变换方法，它们都可以将时域信号转换成频域信号，便于去除噪声的影响。

傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的一种变换方法，它可以将信号中的幅度和频率分别反映到水平轴和垂直轴上，从而可以很好地描述信号的特性。

在信号去噪中，傅里叶变换可以有效分离噪声和信号，使得噪声得到有效抑制，而信号得到保留。

小波变换是另一种信号去噪的常用方法，它是一种时域变换，可以将信号中的频率分解为不同的小波带，从而有效地去除高频噪声。

小波变换的另一个优势是它可以把信号分解为多个子带，每个子带上的噪声都可以有效抑制，从而有效地减少噪声的影响。

因此，傅里叶变换和小波变换都可以有效用于信号去噪，但它们各有特点，在不同的场景下应用不同的变换方法才能发挥最大的作用。

总之，傅里叶变换和小波变换都可以用于信号去噪，它们在信号去噪中的应用可以有效减少噪声的影响，从而获得高质量的信号。

小波变换在图像去噪中的应用及算法优化引言：图像去噪是数字图像处理领域中的一个重要问题，因为图像常常受到噪声的干扰，导致图像质量下降。

为了解决这个问题，许多方法被提出，其中小波变换是一种常用的技术。

本文将介绍小波变换在图像去噪中的应用，并探讨一些算法优化的方法。

一、小波变换的基本原理小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号在时间和频率两个维度上进行分解。

在图像处理中，小波变换可以将图像分解为不同尺度的频率成分，从而实现图像的去噪。

小波变换的基本原理是将信号或图像分解为低频和高频部分，然后通过滤波和下采样操作对这些部分进行处理。

二、小波变换在图像去噪中的应用小波变换在图像去噪中的应用非常广泛，下面将介绍几种常见的应用方法。

1. 基于小波阈值去噪的方法这是最常见的一种方法，它利用小波变换将图像分解为不同频率成分，然后对每个频率成分进行阈值处理。

通过选择适当的阈值，可以将噪声成分去除，同时保留图像的细节信息。

2. 基于小波包变换的方法小波包变换是小波变换的一种扩展形式，它可以更精细地分解图像。

通过使用小波包变换，可以获得更好的去噪效果。

然而，由于小波包变换的计算复杂度较高，因此需要进行算法优化。

3. 基于小波域统计的方法这种方法利用小波变换将图像转换到小波域中，然后通过统计分析来估计图像中的噪声分布。

通过对噪声分布的估计，可以更准确地去除噪声。

三、小波变换算法的优化虽然小波变换在图像去噪中有很好的效果，但是其计算复杂度较高，因此需要进行算法优化。

下面将介绍一些常见的优化方法。

1. 快速小波变换算法快速小波变换算法是一种加速小波变换计算的方法，它利用小波函数的特殊性质，通过减少计算量来提高算法的效率。

常用的快速小波变换算法有快速小波变换(FWT)和快速小波变换(FWT)。

2. 小波变换的近似算法近似小波变换是一种通过近似计算来减少计算量的方法。

通过选择适当的近似方法，可以在保持较高的去噪效果的同时减少计算复杂度。

平移不变小波变换在遥测数据去噪中的应用随着现代社会的发展，越来越多的信息技术被广泛使用，遥测数据的应用也越来越普及。

随着无线传感器网络的发展，网络中传输的大量信息需要经过信号处理，数据去噪就显得尤为重要。

小波变换（Wavelet Transform）是一种可以有效地处理信号的有效方法，可以有效地消除信号中的混响噪声、高斯噪声等，以实现高质量的数据去噪和重构。

小波变换是一种多阶小波分析分解技术，它可以有效地处理具有时间局部性的信号，实现有效的数据去噪。

小波变换把原始信号分解为若干幅子信号，其中各个子信号分别包含了原始信号的不同频率成分，这样就可以准确地消除噪声信号，改善信号处理结果。

平移不变小波变换（Translation-Invariant Wavelet Transform）是一种新兴的小波变换方法，它可以有效地实现信号的改善和去噪。

在信号处理过程中，它利用了平移不变的特性，从而可以有效地实现信号的去噪和改善。

根据不同的小波基，平移不变小波变换可以实现不同的去噪特性，其中的核心原理是采用相同的小波函数作为基，保留原始信号的能量分布特性，实现对信号的恒定处理。

平移不变小波变换在遥测数据去噪中有着重要的应用。

由于遥测数据中存在诸多噪声，如果采用传统的信号处理方案，很难实现高质量去噪，平移不变小波变换可以有效地消除噪声信号，实现高质量的数据去噪和重构。

另外，平移不变小波变换也可以有效的实现数据的改善。

通过不同的小波基设计，可以有效地处理遥测数据中的时域和频域信号，实现更好的数据改善，提高信号的处理精度。

另外，平移不变小波变换还具有计算效率高的优势。

相比于其他的信号处理技术，它可以快速而准确地进行数据处理，从而可以节省信号处理时间，提高信号处理效率。

综上所述，平移不变小波变换是一种新兴的小波变换技术，可以有效地处理遥测数据的噪声，并可以实现高质量的数据去噪和改善，还具有计算效率高的特点，在遥测数据去噪中具有重要的应用价值。

小波分析在电机噪声测量中的应用
小波分析是现代数学工具可用于编制、分析和估计信号或信息的新技术。

最近几十年来，它已经被广泛地应用于许多领域，如模式识别、数据的统计处理、形状分类等，在电机噪声测量中也有重要的应用。

电机是驱动系统中必不可少的组件，它具有优良的稳定性。

但是，维护电机可以有效地减少其噪声。

噪声信号是杂波现象，其能量分布不均匀，小波分析能够有效地确定信号中的能量衰减率，从 it可以获得原始信号的概况，并可以更精确地进行噪声检测。

以电机振动噪声为例，当电机正常运行时，它的维护可以有效降低发出的振动噪声。

根据小波分析的原理，用小波变换可以将信号变换成不同尺度的子带，从而准确地得出噪声信号的时长和频高分布情况。

例如，在较低频段，信号能量会增加，在较高频段，信号能量会减少。

利用小波分析可以更准确地进行电机噪声测量，为了发展电子设备和系统提供有用的信息。

首先，小波分析可以用来进行时域和频域的噪声分析。

然后，小波分析可以估计变量的概率密度，从而可以确定其能量和能量分布的特性。

最有效地，小波分析可以用来分析不同周期的噪声，精确地区分噪声的指向性，这可以帮助确定电机的可靠性，以及运行情况的状况。

从而，小波分析在电机噪声检测中发挥了重要作用。

未来，结合传统噪声测量方法和小波分析方法，能更准确地测量电机噪声，从而更有效地保障电机的正常工作。

傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用
傅里叶变换和小波变换是研究信号处理的基本技术，在信号去噪中都有应用。

1. 傅里叶变换：傅里叶变换是根据信号的复数表达，首先将时间和频率分离，把一段时间的信号映射到它的频谱上。

在信号处理时，可以利用它分离需要保留的部分信号和多余噪声，具体可以采用以下步骤：
（1）利用傅里叶变换将原始信号变换到频域；
（2）在频域上滤波处理，滤除多余的噪声；
（3）利用傅立叶逆变换将处理后的信号再变换回时域，获得处理后的信号。

2. 小波变换：小波变换是研究信号处理的重要技术，与傅里叶变换类似，它可以把时间和频率分离，把一段时间的信号映射到它的小波变换频谱上。

特别是它可以满足时空局部性，把一段时间内不同时间段和不同频率段的信号分离，提高频谱分析的精度，这在信号去噪方面特别有用。

另外，它还有把信号去噪后的特点：对离散的非定时噪声的去除效果比傅里叶变换的去除效果好。

若想实现信号去噪，可以按照以下步骤：
（1）将原始信号变换到频域，可以采用傅里叶变换或者小波变换；
（2）在频域上滤波处理，滤除多余的噪声；
（3）将处理后的信号再变换回时域，特别是对于小波变换，可以利用它把信号去噪后的特点：对离散的非定时噪声的去除效果比傅里叶变换的去除效果好。

小波变换技术在噪声信号处理中的应用研究随着科技的发展，我们的日常生活中越来越多地涉及到了各种信号的处理。

在实际应用中，由于数据的采集和传输过程中可能存在各种噪声，这些噪声对信号的分析和处理会带来很大的干扰和误差。

因此，噪声信号的处理一直是信号处理领域中的一大难题。

而小波变换技术则被认为是一种有效的噪声信号处理方法，接下来我们就来探讨一下小波变换技术在噪声信号处理中的应用研究。

一、小波变换技术概述小波变换技术是现代信号处理领域中的一种有效方法，其特点在于可以将信号分解为多个尺度的频率成分。

与傅里叶变换等其他传统信号处理方法不同，小波变换利用不同的窗函数来实现信号的分析和处理。

由于小波变换可以灵活地调整窗函数的形状和大小，因此在处理不同类型的信号时具有更好的适应性和性能。

二、噪声信号的处理方法噪声信号的处理为了消除噪声对信号的影响，最常见的方式就是滤波。

滤波可以将目标信号中的噪声分离出来，并将其滤去，从而得到比较干净的信号。

但是传统的滤波方法可能存在着若干问题，如滤波器的设计需要事先知道信号和噪声的频率特性等，而且对不同类型噪声的处理效果可能有所不同等。

三、小波变换技术在噪声信号处理中的应用研究利用小波变换技术可以将信号分解成多个频率尺度，其中高尺度系数通常与噪声相关，而低尺度系数通常与信号相关。

因此在信号处理过程中，可以通过适当的阈值处理来将高尺度系数滤除，从而消除噪声的影响。

同时，小波变换技术还可以实现信号重构，将干净的信号重新合成。

不过应用小波变换技术也存在一些问题，主要体现在选择不同小波基函数和阈值函数时会对结果产生一定的影响，因此选择合适的小波基函数和阈值函数是非常关键的。

四、小波变换技术的优势与应用场景小波变换技术在噪声信号处理中的应用具有如下优势：1. 适用性广：不仅适用于周期性信号，还能够处理非周期性信号，常用于机械振动信号分析和图像处理等领域。

2. 处理效果好：小波变换技术能够准确地分离出信号中的不同频率成分，并且可以根据具体情况灵活地设置阈值，去掉噪声干扰。

小波变换在信号去噪中的应用
王书林
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2006(026)004
【摘要】文中通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析,讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法,该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率,最后通过仿真实验,证明了该方法的有效性.
【总页数】3页(P294-296)
【作者】王书林
【作者单位】南京工程学院自动化系,南京,210013
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.4
【相关文献】
1.基于LabVIEW的小波变换在信号去噪中的应用研究 [J], 郭宇庭;
2.基于LabVIEW的小波变换在信号去噪中的应用研究 [J], 郭宇庭
3.基于小波变换与傅里叶变换对比分析及其在信号去噪中的应用 [J], 申莎莎
4.CEEMDAN与小波变换混合去噪方法在光纤陀螺监测系统信号去噪中的应用 [J], 徐朗;蔡德所
5.小波变换在核磁共振测井信号去噪中的应用研究 [J], 李晶; 张方舟
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小波变换在通信信号除噪方面的应用探究
佚名
【期刊名称】《魅力中国》
【年(卷),期】2013(000)013
【摘要】小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。

在理论方面，新观点、新方法不断涌现。

本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。

经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。

小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。

【总页数】1页(P124-124)
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于二进小波变换极大模法的土壤腐殖酸NMR谱信号滤噪 [J], 朱凤岗
2.基于小波变换的超声波含噪信号处理 [J], 余倩;李跃忠
3.基于小波变换的脉冲涡流信号除噪 [J], 王俊英;朱目成
4.基于小波变换的循环流化床压力波动信号除噪分析 [J], 马丽萍;石炎福;黄卫星;余华瑞;祝京旭
5.基于在线小波变换的毛细管电泳信号滤噪方法 [J], 史大明;瞿海斌;程翼宇
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